[发明专利]一种基于I-LSTM的短期用电量预测方法有效

专利信息
申请号: 202110003286.9 申请日: 2021-01-04
公开(公告)号: CN112633604B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 余翔;王潇潇;庞育才;段思睿 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及一种基于I‑LSTM的短期用电量预测方法,属于电力系统预测领域。该方法包括以下步骤:S1:收集电力系统的历史数据,并处理不完整数据和异常值;S2:根据时间将数据划分为训练集、验证集和测试集;S3:构建混合长短记忆网络I‑LSTM模型,并将训练集输入I‑LSTM网络模型进行训练;S4:设置I‑LSTM网络模型的网络损失函数、优化算法、学习速率和batchsize;S5:预测测试集,根据验证集准确变化情况得到的模型,得到测试集的预测结果。本发明能更好地挖掘用户历史数据序列中的关键信息以及用户用电量数据之间的特征关系,有效地提升用户用电量预测精度和稳定性。
搜索关键词: 一种 基于 lstm 短期 用电量 预测 方法
【主权项】:
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