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| 专利/申请号： | CN201510673385.2 | 专利名称： | 基于增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法 |
| 申请日： | 2015-10-16 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06Q10/04分类检索 电力专利转让搜索 |
| 公开/公告日： | 2018-11-16 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN105160441B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明公开了一种基于增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，包含在线学习和在线负荷预测阶段。在线学习阶段包括以下步骤：实时采集第1批次电力负荷数据和影响因素数据并归一化；初始化II‑ESVR模型；实时采集第k+1(k≥1)批次电力负荷和影响因素数据，归一化并进行增量学习训练。在线负荷预测阶段包括以下步骤：实时采集一批相关影响因素的数据，归一化并作为模型的输入；基于学习阶段的II‑ESVR模型及参数，实时计算预测结果。本发明通过增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，解决数据多样性造成的不稳定问题，该方法具有“快、稳、准”的特点，能够满足电力负荷预测未来发展的需求。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 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 |
| 2018/11/16 | 授权 | |
| 2016/01/13 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 201510673385.2 申请日: 2015.10.16 |
| 2015/12/16 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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