[发明专利]基于MSTL和LSTM模型的中长期电力负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 202111581634.7 申请日: 2021-12-22
公开(公告)号: CN114595861A 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 余蕾;岳超;马钊;田鑫;张坤;何永秀;恩格贝;王可蕙 申请(专利权)人: 国网宁夏电力有限公司;华北电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 代理人: 闫萍
地址: 750010 宁夏回族*** 国省代码: 宁夏;64
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及一种基于神经网络进行电力负荷预测的方法,包括:搜集待处理年尺度数据与月尺度数据并进行相关性检验,确立年尺度数据,月尺度数据中的关键影响因素;分别关键影响因素及对应的年度电力最大负荷数据和对应的月度电力最大负荷数据,进行季节分解,得到相应的年数据趋势分量、年数据残差分量和年数据周期分量和相应的月数据趋势分量、月数据残差分量和月数据周期分量;然后分别进行协整检验和降维处理,得到LSTM模型的相应分量;将各分量输入LSTM模型中,得到个分量的预测分量;根据预测分量,采用LSTM循环神经网络的自学习能力将其进行拟合,得出电力负荷预测值。
搜索关键词: 基于 mstl lstm 模型 中长期 电力 负荷 预测 方法
【主权项】:
暂无信息
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