[发明专利]一种基于温度模糊处理和DBN的短期负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910922692.8 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110717581A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 郑洁云;张林垚;倪识远;吴桂联;施鹏佳;林婷婷;庄莉;梁懿;陈新梅;胡志坚;陈旷 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院;福建亿榕信息技术有限公司;武汉大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于温度模糊处理和DBN的短期负荷预测方法，在负荷预测时综合考虑了天气因素、历史数据和日期类型对精度的影响，首先对全部数据进行预处理，然后用DBN算法进行负荷预测，DBN的预训练中的权重借助非监督贪婪逐层方法获得，然后其通过BP神经网络进行微调，克服了BP网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点。本发明能综合考虑天气和日期类型对负荷预测的影响，并建立DBN负荷预测模型，具有较高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 负荷预测 日期类型 综合考虑 预处理 短期负荷预测 负荷预测模型 随机初始化 历史数据 模糊处理 权值参数 天气因素 权重 算法 微调 预测 天气 监督 | ||
【主权项】：
1.一种基于温度模糊处理和DBN的短期负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤S1：对数据进行预处理：对提供的历史数据进行归一化处理，对提供的温度数据进行模糊处理，对日期类型进行量化处理；/n步骤S2：根据步骤S1中的处理后的数据训练深度置信网络，确定模型的训练样本的输入输出，利用样本数据训练DBN模型；/n步骤S3：根据步骤S2训练的DBN模型，输入测试数据的输入数据，然后得到输出，即得到负荷预测结果。/n步骤S4：采用数据进行验证，并分析预测结果。/n
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