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摘 要:本发明公开了基于约束并行LSTM分位数回归的电力负荷概率预测方法,包括收集多个样本日的负荷功率和影响因素数据,形成数据集;设置模型超参数;建立约束并行LSTM模型,对约束并行LSTM模型中各个分位点LSTM进行预训练,获得权重、偏置参数集;对约束并行LSTM模型进行整体训练,训练过程中对权重、偏置参数进行微调,确定约束并行LSTM模型的最佳权重、偏置参数;将验证集输入训练好的约束并行LSTM模型,根据验证误差选出模型的最佳超参数;将测试样本输入具有最佳超参数的约束并行LSTM模型,对约束并行LSTM模型输出的预测结果进行反归一化。本发明采用约束并行LSTM模型进行电力负荷的分位数回归预测,使得预测负荷概率分布更合理,避免分位数预测值之间的交叉。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011092704.8 | 专利名称: | 基于约束并行LSTM分位数回归的电力负荷概率预测方法 |
申请日: | 2020-10-13 | 申请/专利权人 | 三峡大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省宜昌市西陵区大学路8号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 电力系统 电力安全 智慧电网搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112232561B | 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) |
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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 | |
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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日期 | 法律信息 | 备注 |