基本信息:
- 专利标题： 面向电力物联网的集成学习负荷预测方法、系统及介质
- 申请号：CN202210377126.5 申请日：2022-04-12
- 公开(公告)号：CN114444821A 公开(公告)日：2022-05-06
- 发明人： 刘畅 , 余飞 , 周想凌 , 饶玮 , 王晋 , 杨帆 , 唐泽洋 , 刘畅 , 王捷 , 田里 , 周亮
- 申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
- 申请人地址： 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号
- 专利权人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/04 ; H02J3/00
摘要：
本申请涉及一种面向电力物联网的集成学习负荷预测方法、系统及介质，方法包括：离线阶段，对气象数据进行hampel滤波和归一化，对时间信息进行归一化后，构建训练数据的指纹信息。然后利用矩阵相乘方法扩充训练数据指纹信息维度。最后利用多个长短期记忆(LSTM)网络进行离线集成学习，得到多个电力负荷预测模型和对应的权重系数。在线阶段，对获取的气象数据和时间进行预处理后，带入电力负荷预测模型中，通过线性加权求和的方法得到最终的电力负荷预测值。该方法具有实现简单，估计精度高的优点。