[发明专利]一种考虑改进谱聚类与Bi-LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法在审
| 申请号： | 202110698758.7 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113255900A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 李练兵;李东颖;张佳伟;李脉;董晓红;李思佳;李佳祺;刘汉民;刁嘉;李明;任杰;王阳;赵建华;王海;张文煜;袁冬冬;姚帅亮;张海欣 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学;国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 赵凤英 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明为一种考虑改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法。该方法考虑电动汽车充电负荷时序特征的不同，采用将改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法，选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类处理，对聚类后的每类曲线进行建模分析，从而达到提高总体负荷预测精度的目的。具体为通过对电动汽车充电负荷数据进行处理，得到日负荷曲线，并对曲线特征进行分析、选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类、根据负荷曲线聚类结果，对各类群体分别数据处理并进行Bi‑LSTM神经网络训练，从而对预测日进行充电负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 考虑 改进 谱聚类 bi lstm 神经网络 冲击 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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