发明专利已授权

结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法

📄 申请号：CN202111520535.8 📄 发布日：2026/05/06

著录项目信息

申请日

2021-12-13

公开号

CN114358389B

公开日

2024-09-27

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

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00 , G06Q50_06 , G06N3_0464 , G06N3_049 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

时间卷积网络电力负荷预测时间序列预测深度学习算法时间卷积网络

应用场景

电力调度, 智能电网, 能源管理, 电力市场交易

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摘要

本发明请求保护一种结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法，首先使用变分模态分解(VMD)对原始负荷数据进行处理，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。然后，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，最后利用时间卷积网络(TCN)来拟合各个序列的历史数据和预测数据的非线性关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于其他负荷预测传统方法，具有更高的预测精度。

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

一种结合CDC-VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法

当前第 / 件

一种道路清洁用便于携带的折叠铲子

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