[发明专利]基于长短期记忆神经网络的综合能源系统多元负荷预测方法在审
| 申请号： | 202010242549.7 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111445078A | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 张勇;朱旭;李晨;陈丽娟;周济;王大海;马斌;王鑫明;杨立波;时珉 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司;东南大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 050021 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于长短期记忆神经网络的综合能源系统多元负荷预测方法，包括以下步骤：(1)获取源荷时空序列数据的特征因子集；(2)采用互信息理论选取输入变量；(3)对上述输入变量建立预测模型，比较预测误差大小，确定最优的输入变量；(4)在选取最优输入变量集合的基础上，建立基于长短期记忆神经网络(LSTM)的综合能源系统多元负荷预测模型。本发明基于源荷时空序列数据的特征因子集，结合多特征因子有效性分析结果，研究利用长短期记忆神经网络模型，实现区域综合能源系统源荷数据日前预测；该方法有利于综合能源系统中的经济调度和优化运行，进一步减轻环境压力，提高能源利用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 神经网络 综合 能源 系统 多元 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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