基本信息:
- 专利标题： 一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法
- 申请号：CN202211651310.0 申请日：2022-12-22
- 公开(公告)号：CN116205666B 公开(公告)日：2024-08-13
- 发明人： 胡为民 , 闫超 , 范李平 , 余杰 , 余梅 , 盛冠群 , 张柱卡
- 申请人： 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
- 申请人地址： 湖北省宜昌市沿江大道117号
- 专利权人： 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司,三峡大学
- 当前专利权人： 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司,三峡大学
- 当前专利权人地址： 湖北省宜昌市沿江大道117号
- 代理机构： 宜昌市三峡专利事务所
- 代理人： 余山
- 主分类号： G06Q30/0201
- IPC分类号： G06Q30/0201 ; G06Q50/06 ; G06F18/214 ; G06N3/08 ; G06N3/0464
摘要：
一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤一：获取真实数据，并将真实数据划分为训练数据集和测试数据集；其中真实数据包括历史电力负荷值及气象因素值；步骤二：每次取一定数量的历史电力负荷值及相关气象因素值作为一个样本，将训练数据集、测试数据集分别转化成训练样本集和测试数据集；步骤三：输入训练样本集到网络模型中，得到训练好的模型，网络模型为RACNet模型或ELECNet模型；步骤四：将测试样本集输入已到训练好的模型中，输出预期的预测数据。为了提高短期电力负荷预测的精度，提高预测的准确率，获得更好的预测效果，本发明提出一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法。
公开/授权文献:
- CN116205666A 一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法 公开/授权日：2023-06-02