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浙江浙能能源服务申请基于深度学习的电力系统负荷数据预测专利解决现有负荷预测技术问题!
发布于 2024-12-27 07:32 阅读()
金融界2024年12月26日消息,国家知识产权局信息显示,浙江浙能能源服务有限公司申请一项名为“基于深度学习的电力系统负荷数据预测方法及系统”的专利,公开号 CN 119182131 A,申请日期为2024年11月。
专利摘要显示,本发明公开了基于深度学习的电力系统负荷数据预测方法及系统,涉及负荷预测技术领域;包括如下步骤:收集历史负荷数据和历史气象数据,对历史负荷数据和历史气象数据进行预处理,并构建第一数据集;基于Informer模型改进,构建原始负荷模型,并设定评价指标基于第数据集训练原始负荷模型,并结合IPSO算法优化原始负荷模型,得到负荷预测模型;基于负荷预测模型对未来电力负荷进行预测;以解决现有技术中训练预测模型训练需要大量数据,九游app入口效率不高,在考虑多种天气特征、数据量较少和训练时间较短时,无法在确保短期负荷预测准确性的同时,也保证长期预测的准确性的问题。
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