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基于混合机器学习的配电网负荷预测装置及方法

Name: 基于混合机器学习的配电网负荷预测装置及方法
Brand: 西南大学, 国网能源研究院有限公司, 国网青海省电力公司经济技术研究院
SKU: 2024106353142
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410635314.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-05-17

公开号

CN118585786B

公开日

2025-03-18

申请人

西南大学, 国网能源研究院有限公司, 国网青海省电力公司经济技术研究院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_25 , G06Q50_06 , G06N3_0442 , G06N3_08 , H02J3_00 , G06N20_20 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

电力负荷预测电力负荷预测机器学习智能配电网

应用场景

电力调度, 电网规划, 配电网运行优化, 电力市场交易, 需求响应

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摘要

本发明为基于混合机器学习的配电网负荷预测装置及方法，人工智能预测技术领域。其中，该装置包含数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块以及预测模块；该方法包含以下步骤：S1：采集区域内居民小区的负荷数据；S2：对居民小区负荷数据进行预处理；S3：利用Copula熵和模糊隶属度函数计算节点属性特征；S4：构造配电站辖区的权重图；S5：建立混合机器学习模型和损失函数，并利用权重图训练；S6：利用混合机器学习模型预测配电网的负荷数据。本发明方法对负荷数据特征进行加权、融合和更新，能够显著提高预测的精度、效率和泛化能力。

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： CN118585786B

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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

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当前第 / 件

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