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摘 要:本发明提供了一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法,包括如下步骤:选出日历特征,并获取综合能源系统中对应时间的电、热、冷负荷、气象特征数据;对各特征数据进行异常数据检测、线性插值、归一化处理,得到时间序列数据集;使用灰色关联度分析方法选择与电、热、冷负荷相关性较强的气象、日历特征,得到多能源负荷预测数据集;将多能源负荷预测数据集分为训练集、验证集和测试集,利用训练集和验证集中的数据对时空图神经网络进行训练,得到最优负荷预测模型;将测试集中的数据输入最优负荷预测模型,得到电、热、冷负荷预测结果。本发明利用时空图神经网络使多能源负荷预测模型的通用性更强,预测性能更高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211609240.2 | 专利名称: | 一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法 |
申请日: | 2022-12-14 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115983448A | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |