申请/专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司;国家电网有限公司

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113762591B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094;G06N20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开了一种基于GRU和多核SVM对抗学习的用户短期电量预测方法及系统，所述方法包括：获取待预测用户的历史用电数据和当前用电相关数据；采用预训练的用户短期电量预测模型进行用电量预测，其中，所述用户短期电量预测模型训练方法包括：基于历史用电数据和用电相关数据，提取影响因素特征及其权重；基于影响因素特征及其权重，对双向GRU和多头注意力机制构建的生成器进行训练，输出用户用电量状态预测向量；将用户用电量综合向量和真实数据作为输入，基于多核SVM判别器的判别结果对生成器进行参数更新，得到用户短期电量预测模型。本发明通过生成器和判别器的相互博弈学习提高预测性能，提高了电量预测的准确度。

主权项：1.一种基于GRU和多核SVM对抗学习的用户短期电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待预测用户的历史用电数据和当前用电相关数据；采用预训练的用户短期电量预测模型进行用电量预测，其中，所述用户短期电量预测模型训练方法包括：基于历史用电数据和用电相关数据，提取影响因素特征及其权重；基于影响因素特征及其权重，对双向GRU和多头注意力机制构建的生成器进行训练，输出用户用电量状态预测向量；对双向GRU和多头注意力机制构建的生成器进行训练包括：基于影响因素特征及其权重，通过双向GRU学习获取上下文信息；进行多次自注意力计算，将每一次计算结果进行拼接,最后通过线性映射函数得到多头注意力分数，得到用户用电量综合向量；采用用户用电量综合向量，根据softmax预测函数计算损失函数，采用反向传播算法训练双向GRU的学习参数，完成生成器的训练；将用户用电量综合向量和真实数据作为输入，基于多核SVM判别器的判别结果对生成器进行参数更新，得到用户短期电量预测模型；根据实际用电量和生成的用电量预测值计算均方根误差，将均方根误差作为目标函数，对生成器进行参数更新。

全文数据：

权利要求：

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