龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;国网浙江省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种基于SL‑SSA优化组合模型超参数的电力负荷预测方法，采用离差标准化方法对样本数据集进行归一化处理，消除数据量纲影响；采用卷积神经网络CNN提取输入序列的空间局部特征，采用双向长短期记忆网络BiLSTM进一步提取序列的时序特征，引入注意力机制自动调整输入序列权重参数，构建CNN‑BiLSTM‑Attention组合模型；然后引入改进的麻雀搜索算法SL‑SSA优化组合模型中的6项超参数，克服了现有组合大模型超参数复杂，经验设置参数值未能有效挖掘模型性能的问题，有效提高组合模型的预测性能，提高了短期电力负荷预测的效率和精确率。
主权项：1.一种基于SL-SSA优化组合模型超参数的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集相关电力负荷数据集，并对数据进行归一化处理；S2：构建卷积神经网络CNN，提取输入序列的空间局部特征；S3：构建双向长短期记忆网络BiLSTM，提取输入序列的时序特征；S4：引入注意力机制Attention，调整输入序列的权重参数；S5：引入改进的麻雀搜索算法SL-SSA优化CNN-BiLSTM-Attention组合模型中的隐藏超参数；S6：利用样本数据集训练并测试SL-SSA-CNN-BiLSTM-Attention组合模型，获得短期负荷预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 国网浙江省电力有限公司 一种基于SL-SSA优化组合模型超参数的电力负荷预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号