[发明专利]一种基于模块化循环神经网络的电力负荷预测方法有效

专利信息
申请号: 202110020657.4 申请日: 2021-01-07
公开(公告)号: CN112700057B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 黄昉菀;郭昆;於志勇;庄世杰 申请(专利权)人: 福州大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
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: 350108 福建省福州市*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明涉及一种基于模块化循环神经网络的电力负荷预测方法。包括以下步骤:1、构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的循环神经网络,并把隐藏层划分为若干个模块;2、通过四种隐藏层模块更新策略和两种循环连接剪枝策略的不同组合,可以构建不同的模块化循环神经网络;3、对获取的电力负荷数据进行Z‑score标准化处理,并将其按照时间顺序划分为训练集,验证集和测试集。利用训练集对模型进行训练,用验证集进行调参,最后在测试集上评估性能。本发明相对于目前广泛应用的门控循环神经网络而言,该框架下的模型能够在有效降低网络训练参数量的同时,实现对电力负荷的精准预测。特别是基于自适应更新策略的模块化循环神经网络的表现最为突出。
搜索关键词: 一种 基于 模块化 循环 神经网络 电力 负荷 预测 方法
【主权项】:
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