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摘 要:本发明公开了一种基于CNN-IPSO-GRU混合模型的短期电力负荷预测方法,首先收集电网历史负荷、气象因素和日期信息等数据,进行数据归一化处理后并划分训练集和测试集,利用卷积神经网络技术提取出表征负荷变化的多维特征向量,构造成时间序列作为模型的输入;然后构建门控循环单元网络预测模型,并利用训练集数据通过改进粒子群算法对门控循环单元网络预测模型进行优化,获得两个最优的预测模型参数,以获得的最优预测模型参数重新建立门控循环单元网络模型;最后以测试集数据实现电网短期的负荷预测。本发明提供的方法可以准确预测电网短期负荷变化趋势,进一步对降低发电机组的损耗、保证电网经济可靠运行发挥着重要作用。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010573272.6 | 专利名称: | 一种基于CNN-IPSO-GRU混合模型的短期电力负荷预测方法 |
申请日: | 2020-06-22 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市呈贡区昆明理工大学电力工程学院电力楼401 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 电力 C R P 港口 合模搜索 |
公开/公告日: | 2020-10-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111738512A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |