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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;浙江大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052330A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于ICEEMDAN‑LSTM的短期电力负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括获取历史电力负荷数据，构建历史数据集，并对历史数据集进行预处理；将预处理后的历史数据集通过ICEEMDAN进行分解，获取模态分量；将模态分量输入预先建立的LSTM模型中进行训练，并进行电力负荷预测，获取预测结果。本发明通过LSTM对各IMFs分量进行预测，并将其预测结果进行累加以得到最终预测结果，可以极大的提高电力负荷预测结果的准确度，极大地提高了负荷预测的准确度，与直接预测相比，能够辨识各频率负荷分量特性，且适合目前分布式能源发电背景下负荷波动较大的情况。
主权项：1.一种基于ICEEMDAN-LSTM的短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取历史电力负荷数据，构建历史数据集，并对所述历史数据集进行预处理；将预处理后的所述历史数据集通过ICEEMDAN进行分解，获取模态分量；将所述模态分量输入预先建立的LSTM模型中进行训练，并进行电力负荷预测，获取预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;浙江大学 一种基于ICEEMDAN-LSTM的短期电力负荷预测方法及系统
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