[发明专利]基于特征工程和多路深度学习的电力负荷预测方法有效
| 申请号： | 202111007838.X | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113657687B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 谢祿江;蒋荣;皮羽茜;吴维农;段立;卓灵;李柯沂;刘玮洁;邓灵莉;何轶;甘嵩;林秋平;赵聆汐 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/2413;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 胡博文 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征工程和多路深度学习的电力负荷预测方法，包括步骤：S1.采集电力负荷数据以及气温数据；S2.依据目标特征对电力负荷数据以及气温数据进行处理，生成数据集；S3.对数据集进行切分得到N个数据子集；S4.将N个数据子集分别输入到N个径向基函数网络，进行训练，得到N个训练后的径向基函数网络；S5.采集测试数据；S6.从N个已训练的径向基函数网络中选取K个径向基函数网络，并将测试数据分别输入到K个径向基函数网络，输出K个电力负荷预测结果，将K个电力负荷预测结果的求和平均值作为最终的电力负荷预测结果。本发明能够减少神经网络中隐含层神经元的数量，学习效率高，泛化能力强，预测效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 工程 深度 学习 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
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