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| 专利/申请号： | CN202010402226.X | 专利名称： | 基于CNN和LSTM的电力系统负荷预测方法 |
| 申请日： | 2020-05-13 | 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 | IPC分类号： | G06Q30/0202 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2023-03-24 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN111582943B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 9 | 所属领域： | 人工智能 数据分析专利转让搜索 |
应用场景：电力系统负荷预测;能源调度优化;电网运行管理
摘 要：本发明公开了一种基于CNN和LSTM的电力系统负荷预测方法，涉及电力技术领域，该方法将历史时间序列数据按照电力系统负荷的周期性转换为负荷图片，利用预先基于CNN网络训练得到的特征提取模型提取得到负荷图片中每个像素点的h个时间序列特征，将提取得到时间序列特征的负荷图片再次转换为时间序列得到第一时间序列后输入预先基于LSTM网络训练得到的负荷预测模型得到电力系统负荷的预测值，该方法提高了对隐式的时间序列特征的提取能力以及时间轴上的计算能力，克服了CNN和LSTM各自的缺点，有利于提高对拥有周期性和长时间依赖性的电力系统负荷的预测的精度和准确性，具有较高的应用价值。
| 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 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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