基于DNA发夹变异的GWO优化Elman的电力负荷预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210740024.5
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
申请日期：
2022-06-28
申请人：
浙江机电职业技术学院

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于DNA发夹变异的GWO优化Elman的电力负荷预测方法
申请号	CN202210740024.5	申请日期	2022-06-28
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-08-02	公开/公告号	CN114841472A
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;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	浙江机电职业技术学院	申请人地址	浙江省杭州市滨江区滨文路528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	浙江机电职业技术学院	当前权利人	浙江机电职业技术学院
发明人	秦贞华
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	万尾甜;韩介梅

摘要

本发明公开了一种基于DNA发夹变异的GWO优化Elman的电力负荷预测方法，构建Elman电力负荷预测模型并利用改进的灰狼算法对Elman电力负荷预测模型的参数进行寻优，所述改进的灰狼算法为采用DNA发夹变异作用于灰狼算法上，通过对原始的灰狼算法进行改进，将分子生物学与GWO优化算法相结合，所设计的变异算子，使得算法具有跳出局部最优的能力、并且收敛速度和收敛精度均有所提高；且相比静态网络，Elman神经网络通过内部反馈机制使其具备较强的动态映射特性，从而具有更强的适应时变特性的能力，满足预测精度的同时提高了电力负荷预测的速度。

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！

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