[发明专利]基于多任务学习策略和深度学习的综合能源负荷预测方法在审
| 申请号： | 202111118300.6 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113822481A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 邓欣宇;朱汉卿;刘轶超;刘扬;李天梦 | 申请（专利权）人： | 国网天津市电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王来佳 |
| 地址： | 300010*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 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多任务学习策略和深度学习的综合能源负荷预测方法，包括如下步骤：S1、形成历史冷热电负荷特征库及影响因素特征库；S2、构建MMoE多任务学习模型；S3、构建三个LSTM神经网络模型，利用步骤S2中MMoE模型中若干个专家子网输出的特征共享、提取的结果以及冷、热、电负荷标签对三个LSTM网络进行训练，最终得到MMoE‑LSTM模型；S4、得到冷热电负荷预测结果。本发明能够避免弱相关信息对子任务的干扰，实现了更好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 策略 深度 综合 能源 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
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