发明专利已授权

一种结合CDC-VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法

Name: 一种结合CDC-VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2023100037467
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310003746.7 📄 发布日：2026/05/06

著录项目信息

申请日

2023-01-03

公开号

CN116090627B

公开日

2025-12-02

申请人

重庆邮电大学

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 , G06N3_08 , G06F18_23 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

电力负荷预测电力负荷预测回声状态网络变分模态分解

应用场景

电力系统调度, 智能电网, 能源管理, 需求响应, 电力市场

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摘要

本发明请求保护一种结合CDC‑VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法，首先使用局部方向中心性聚类算法CDC对原始负荷数据进行精确聚类，并采用戴维森堡丁指数DBI对比其他聚类算法，得出CDC算法聚类效果最优。之后采用变分模态分解VMD对负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF)，以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用深度回声状态网络DESN来拟合各个序列的历史数据和预测数据的关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于传统预测方法，有更高的精确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116090627B

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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

一种基于内生安全的网络安全智能防护方法及系统

当前第 / 件

结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法

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