一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201711385664.4
IPC分类号：G06Q50/06;G06Q10/04
申请日期：
2017-12-20
申请人：
国家电网公司;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法
申请号	CN201711385664.4	申请日期	2017-12-20
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-06-05	公开/公告号	CN108122173A
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;Q;1;0;/;0;4查看分类表>
申请人	国家电网公司;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学	申请人地址	北京市西城区西长安街86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	国家电网公司,国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学	当前权利人	国家电网公司,国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学
发明人	张籍;刘慧;方仍存;谢东;陈峰;高晓晶;赵雄光;鄢晶;汪颖翔;周玉洁;陈竹;王亚捷;薛儒涛;陈艳波
代理机构	武汉市首臻知识产权代理有限公司	代理人	高琴

摘要

一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法，该法先先分析各行业的负荷影响因素，并根据分析结果将各行业划分为不同的预测类型，再针对不同的预测类型分别建立与之一一对应的负荷预测初始模型，然后采用训练数据集训练这些负荷预测初始模型，得到负荷预测模型，最后利用该负荷预测模型对不同行业的负荷进行预测即可。本设计不仅为供电企业提供了决策依据，而且保证了配电网负荷预测的准确、高效性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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