基本信息:
- 专利标题： 基于MBG优化的电力负荷时间序列预测方法
- 申请号：CN201911037952.X 申请日：2019-10-29
- 公开(公告)号：CN110751342B 公开(公告)日：2021-03-23
- 发明人： 周锋 , 陈俊东 , 朱培栋 , 于佳琪 , 郭文明
- 申请人： 长沙学院
- 申请人地址： 湖南省长沙市开福区洪山路98号
- 专利权人： 长沙学院
- 当前专利权人： 长沙学院
- 当前专利权人地址： 湖南省长沙市开福区洪山路98号
- 代理机构： 北京中政联科专利代理事务所
- 代理人： 郑久兴
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要：
本发明公开了一种基于小批量梯度下降优化(MBG)算法的电力负荷时间序列预测方法。该方法首先采用一种组合(CM)模型对电力负荷时间序列进行建模，然后采用一种小批量梯度下降优化(MBG)算法对CM模型的参数集进行在线优化，最后通过定义的最小信息量准则来选择用于对电力负荷时间序列进行在线预测的CM模型阶次。本发明提出方法可有效提高电力负荷时间序列预测的实时性和精确性。
公开/授权文献:
- CN110751342A 基于MBG优化的电力负荷时间序列预测方法 公开/授权日：2020-02-04