基于电器负荷特性和深度学习的居民负荷预测方法、装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010288667.1
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-04-14
申请人：
天津相和电气科技有限公司;国网天津市电力公司;天津大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于电器负荷特性和深度学习的居民负荷预测方法、装置
申请号	CN202010288667.1	申请日期	2020-04-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-04	公开/公告号	CN111489036A
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;1;0;/;0;6;;;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	天津相和电气科技有限公司;国网天津市电力公司;天津大学	申请人地址	天津市滨海新区自贸区（中心商务区）响螺湾旷世国际大厦A座1704-8777 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	天津相和电气科技有限公司,国网天津市电力公司,天津大学	当前权利人	天津相和电气科技有限公司,国网天津市电力公司,天津大学
发明人	王守相;郭陆阳;邓欣宇;张慧波;李刚;李野;许迪;董得龙;刘浩宇;孙虹
代理机构	天津才智专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明涉及基于电器负荷特性和深度学习的居民负荷预测方法，包括如下步骤对电器进行负荷特性分析，将家用电器分为持续型电器和间歇型电器两类；将基于Loess的季节性趋势分解方法(STL)应用于持续型电器，将其原始负荷曲线分解为三个负荷分量；构建用于持续型电器负荷预测的LSTM神经网络和用于间歇型电器负荷预测的MTL‑LSTM神经网络，并对其进行训练；将需要预测日期的历史负荷数据、当天的气象和日历数据输入到负荷预测模型中，进行自下而上的负荷预测；将所有电器的负荷预测结果结果汇总，得到居民的负荷预测结果；本发明基于负荷特性分析，充分挖掘电器设备负荷的规律与用户用电行为的相关性，提高了居民负荷预测精度。

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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