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摘 要:本发明提供了一种基于改进灰狼优化算法的电力负荷预测方法及系统,首先使用改进后的灰狼优化算法(MSGWO)来优化变分模态分解(VMD)的超参数以实现对电力负荷数据的最优分解,计算分解后得到的各分量的加权排列熵(WPE),将WPE值相近的分量进行聚合重构,对重构后的各分量分别采用融合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、注意力机制(AM)的组合模型来进行预测,即CNN‑BiLSTM‑AM模型进行预测,同时为进一步提升预测效果,使用MSGWO对CNN‑BiLSTM‑AM预测模型进行超参数寻优从而降低预测误差,同时在预测中,使用随机森林(RF)对特征变量(如温度、湿度、气压、风速、降雨量、电价、是否为工作日、用电时段等)进行分析,保留对电力负荷影响大的特征量,从而进一步提升预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202411266308.0 | 专利名称: | 基于改进灰狼优化算法的电力负荷预测方法及系统 |
申请日: | 2024-09-11 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/20搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2024-11-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118797275B | 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 |