[发明专利]一种基于多场景识别的多LSTM电力负荷短期预测方法在审
| 申请号： | 202310894292.7 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116937555A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 孙晓燕;柳先彪;李琪;苗琪;巩敦卫 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/23213;G06F18/2431;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都佳划信知识产权代理有限公司 51266 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 22100*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多场景识别的多LSTM电力负荷短期预测方法，包括以下步骤；S1：收集原始数据；S2：对原始数据进行预处理，通过聚类算法提取负荷场景集合；S3：构建负荷预测模型；S4：构建场景标签预测模型；S5：获得最终预测值。本发明的有益效果是：通过从设备收集历史电力负荷数据挖掘出多个差异化场景，构建并独立训练多个预测模型，利用场景标签完成未来时刻场景的预测，选择相应的负荷预测模型，实现更加精准的电力负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 场景 识别 lstm 电力 负荷 短期 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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