[发明专利]一种基于降维和改进神经网络的短期电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202010609214.4 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111950696A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 张淑清;段晓宁;姜安琦;尹少杰;董伟;张晓文;李永博;时康;李君;黄娇;上官甲新;刘海涛;宋姗姗 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于降维和改进神经网络的短期电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，所述方法包括：首先运用SNE算法将高维负荷相关气象数据通过仿射变换映射到低维，然后通过飞蛾火焰优化算法将ELM的输出权值和阈值作为优化变量，负荷预测结果的均方误差值作为优化结果，找到预测最佳结果对应的训练权值和阈值反馈给ELM，得到改进的神经网络预测模型。将降维的气象数据协同电力负荷数据共同输入改进的神经网络进行数据训练和负荷预测。本发明改进了神经网络的短期电力负荷预测过程，大大提高了电力负荷预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 维和 改进 神经网络 短期 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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