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公开(公告)号:CN120012972A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411563198.4
申请日:2025-02-14
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了基于MCNN‑MMoL的短期电力负荷多步预测方法,包括以下步骤:S101、采集原始负荷数据,并对所述原始负荷数据进行预处理;S102、将所述原始负荷数据划分成多个具有独立特征信息的子负荷;S103、构建MCNN‑MMoL网络,基于MCNN‑MMoL网络中的MCNN部分,从不同的尺度对所述子负荷的特征进行捕捉提取,基于MCNN‑MMoL网络中的MMoL部分进行多步负荷预测,最终获得短期电力负荷多步预测结果;用于解决现有的电力负荷预测均为单步预测,存在较大的使用局限性的技术问题。
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公开(公告)号:CN117035154A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310756350.X
申请日:2023-06-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统多元负荷预测方法,包括以下步骤:第一步,通过分离窗技术对采集到数据搭建高维数据矩阵;第二步,基于孤独森林算法对高维数据矩阵中的离群值进行异常处理;第三步,通过动态轨道法对隐藏在时序内的异常数据进行分析、修复,若发现异常值数据后,系统触发报警,进入消息面行为性分析环节,可视化分离窗口,判别异常值类型;第四步,通过MIC法对多元负荷及其天气数据进行相关性分析,构建高维特征矩阵;第五步,基于TLMMoE多任务训练网络输出多元负荷的预测值,本发明的优点是:本申请提供一种电力负荷预测方法及装置,可以提高电力负荷预测的预测结果的准确度。
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