发明专利已授权

基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法

📄 申请号：CN202411895103.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-12-21

公开号

CN119940603B

公开日

2025-11-28

申请人

浙江工业大学

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 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06F18_20 , G06N3_0442 , G06N3_042 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

多任务学习多任务学习短期负荷预测综合能源系统

应用场景

综合能源系统, 电力调度, 智慧能源管理, 需求响应, 智慧城市

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摘要

本发明涉及基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法，构建基于多任务学习的双向长短期记忆网络的预测模型，以预处理后的样本数据训练所述预测模型，更新预测模型中各个网络层的权重和偏置，以训练后的预测模型进行综合能源系统多元负荷短期预测。本发明不需要先验的复杂机理知识，且有着更高的精确性；在高预测精度的基础上保障均衡子任务的预测性能，充分挖掘负荷间耦合性，提高预测性能；模型能够自动学习负荷波动的特征；实现对综合能源系统多元负荷短期负荷需求的精准预测。

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

一种生物催化制备(R)-1-(3-三氟甲基苯基)乙醇的方法

当前第 / 件

利用电絮凝印染废水所得含铁固废制备锂离子电池负极材料的方法

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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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