[发明专利]一种基于深度学习的负荷时空预测方法有效
| 申请号： | 202011338730.4 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112560898B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 朱轶伦;张东波;万灿;陈新建;于杰;罗烨锋;应姿;高慧英;夏敏燕;洪骋怀;王彬任;丁春燕;洪道鉴;王周虹;郑子淮;屠雨夕;苏崇;项明俊;曹照静 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司;浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 318000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 负荷 时空 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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