[发明专利]基于小波变换的Holt-Winters和LSTM组合模型的电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202011387066.2 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112488396A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 杨首晖;陈传彬;王良缘;郑建辉;王雪晶;吴元林;陈静 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;福建电力交易中心有限公司;福州大学;国网信通亿力科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F30/27;G06N3/04;G06F17/14;G06F17/18;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于小波变换的Holt‑Winters和LSTM组合模型的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取电力用户负荷的实际用能数据，并预处理；步骤S2:根据预处理后的负荷数据，采取预设阈值的小波去噪剔除负荷数据中的潜在噪声，并进行离散小波分解；步骤S3:根据分解后的各层小波系数作为训练样本构建并训练Holt‑Winters模型；步骤S4:根据预处理后的负荷数据，采用深度学习框架搭建深度长短时记忆网络模型；步骤S5：将Holt‑Winters模型和深度长短时记忆网络模型进行组合，并计算各模型在组合模型中的权重；步骤S6:根据得到的权重，对Holt‑Winters模型和深度长短时记忆网络模型输出进行加权平均得到最终预测曲线。本发明有效提高电力负荷预测的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 holt winters lstm 组合 模型 电力 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
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
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