一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710964598.X
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
申请日期：
2017-10-17
申请人：
吉林省电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;国网吉林节能服务有限公司;国家电网公司

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	一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法
申请号	CN201710964598.X	申请日期	2017-10-17
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2018-02-16	公开/公告号	CN107704967A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? 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〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	吉林省电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;国网吉林节能服务有限公司;国家电网公司	申请人地址	吉林省长春市朝阳区人民大街4433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	吉林省电力科学研究院有限公司,国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,国网吉林省电力有限公司,国网吉林节能服务有限公司,国家电网公司	当前权利人	吉林省电力科学研究院有限公司,国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,国网吉林省电力有限公司,国网吉林节能服务有限公司,国家电网公司
发明人	田春光;高长征;唐伟宁;王鼎;都明亮;吕项羽;毕正军;周宏伟;李德鑫;李成钢;崔希生;张硕;刘立明;崔怀宇;林海源;姚志忠;王长胜;高晓峰
代理机构	长春市吉利专利事务所	代理人	李晓莉

摘要

本发明涉及一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法。包括如下步骤：采集电力系统参数，获得数据样本，获得本方法隐含层数，对神经网络的输入参数应进行归一化处理，获得激励函数可调的BP神经网络学习算法，得到预测结果。供电单位能够对于电力负荷进行准确预测，尤其是超短期、短期预测，可以改善负载对电力系统的影响，对电场制定更加合理的发电计划，减少成本以及风电场参与发电竞争都具有重要作用。本方法在电力负荷的预测精度和预测方法的收敛速度等方面都有了提高，该方法具有重要的现实意义和应用前景。

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