[发明专利]一种基于SHAP值选择策略的多元负荷预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310436362.4 | 申请日： | 2023-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN116613732A | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 周磊;李亚飞;李洁;顾水福;刘乙;钱霄杰;李圆琪;朱超群;王波;王聪 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06N3/0464;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F30/27 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 张浩 |
| 地址： | 215004 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于SHAP值选择策略的多元负荷预测方法，该方法利用TCN卷积神经网络对综合能源系统下多种特征参量的多元负荷时间序列数据进行建模，对网络隐藏层状态输出应用全局注意力机制进行处理，突出影响负荷变化的关键特征，然后计算各特征SHAP值进行输入变量筛选，去除相关度较低的特征对模型的干扰，再返回GA‑TCN模型训练学习得到多元负荷预测结果，达到耦合多元负荷预测模型内部解耦、精确计算的目的。本发明所建立的多元负荷预测模型能深度挖掘多元时间序列中的有效信息，通过量化相关影响因素对结果的贡献度提升预测的准确性，与传统预测方法相比具有更优越的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 shap 选择 策略 多元 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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