一种基于LSTM学习的电力负荷智能识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010138462.5
IPC分类号：G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-03-03
申请人：
浙江万胜智能科技股份有限公司

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于LSTM学习的电力负荷智能识别方法
申请号	CN202010138462.5	申请日期	2020-03-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-14	公开/公告号	CN111415270A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q50/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q50/00 特别适用于特定商业领域的系统或方法，例如公用事业或旅游（医疗信息学入G16H）〔2006.01，2012.01〕 G06Q50/06 电力、天然气或水供应〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	浙江万胜智能科技股份有限公司	申请人地址	浙江省台州市天台县福溪街道兴业东三街15号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江万胜智能科技股份有限公司	当前权利人	浙江万胜智能科技股份有限公司
发明人	高平航;邬永强;李兆刚;陈晨;陈炎;章为昆;丁剑飞;贾天有
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	杨舟涛

摘要

本发明公开了一种基于LSTM学习的电力负荷智能识别方法，获取原始电压电流数据，并进行归一化处理，建立负荷分类LSTM网络模型，调整网络内部超参数，将所述归一化处理后的数据输入所述负荷分类LSTM网络模型进行模型训练，并设定两个网络训练终止指标，直至两个所述网络训练终止指标值都满足要求，完成模型训练，将获取的实时采样数据输入到训练完成的所述负荷分类LSTM网络模型进行负荷预测和分类，提高识别的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供