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一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法

Name: 一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022116092402
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211609240.2 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2022-12-14

公开号

CN115983448A

公开日

2023-04-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , H02J3_00 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_049 , G06N3_08 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

负荷预测人工智能算法时空序列预测图神经网络时空图神经网络负荷预测

应用场景

综合能源系统, 电力负荷预测, 智慧能源, 能源调度, 智能电网

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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。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230912

✅ 授权

20230505

?? 实质审查的生效：

20230418

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：138 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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📊 出价记录 (3条)

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