发明专利已授权

可迁移的居民家庭用电负荷场景预测方法

📄 申请号：CN202210169208.0 📄 发布日：2025/09/29

著录项目信息

申请日

2022-02-23

公开号

CN114742258A

公开日

2022-07-12

申请人

吉林化工学院

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 , G06Q50_06 , H02J3_00 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

电力负荷预测电力负荷预测迁移学习机器学习

应用场景

居民用电管理, 智能电网, 需求响应, 电力系统规划, 能源调度

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摘要

本发明公开了一种可迁移的居民家庭用电负荷场景预测方法，首先，为充分利用源域数据，通过引入灰色关联分析，根据源域与目标域的关联指标选择不同的源域家庭组成多源域家庭。然后采用模型迁移的方法，利用组成的多源域家庭，构建预训练模型。最后将预训练模型除最后一个单步流的其他单步流结构网络层参数冻结，并应用于目标域模型中，对最后一个单步流网络结构微调训练，构建小样本下的日前用电负荷预测模型。该方法有效解决小样本下的居民用电负荷预测效果不佳的问题，提高了模型的预测精度，同时也能减少模型的训练时间。

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

一种基于SResNet-SCNN-BiLSTM网络的非侵入式负荷监测方法及系统

当前第 / 件

基于具有多种氧化态嗪类化合物的水系全嗪二次电池

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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