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一种基于DCAE-LSTM短期日负荷曲线预测方法

Name: 一种基于DCAE-LSTM短期日负荷曲线预测方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021102123612
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110212361.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-02-25

申请人

西安理工大学

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 , H02J3_00 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习电力负荷预测

应用场景

电力系统调度, 智能电网, 能源管理, 电力市场交易, 需求侧响应

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摘要

本发明公开了一种基于DCAE‑LSTM短期日负荷曲线预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建电力负荷带有高噪声的数据集；步骤2、构造卷积去噪自编码器(DCAE)；步骤3、构造基于长短期记忆网络(LSTM)的负荷预测网络；步骤4、将DCAE与基于LSTM的负荷预测网络结合，组成混合深度神经网络；步骤5、将步骤1中带有高噪声的数据集输入步骤4中的混合深度神经网络实现短期日负荷曲线的预测。结合了DCAE的去噪能力和LSTM的预测能力，使得可以不必事先建立主观模型，而直接根据观测数据序列本身的客观规律进行预测，避免了数据采集噪声因素，提高预测的精度和可信度。

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：

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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

20230630

✅ 授权

20210528

?? 实质审查的生效：

20210511

📄 公开

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