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申请/专利权人：北京国能国源能源科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电力负荷预测系统，包包括数据获取模块、特征处理模块、预测驱动模块、预测应用模块和监控反馈模块。本发明属于电力负荷预测技术领域，具体为一种基于人工智能的电力负荷预测系统，本发明采用重叠特征提取和重叠特征分解的双路径特征提取思路进行重叠特征提取和分解特征提取，优化了系统的整体性能；采用时变滤波器改进传统的经验模态分解，优化了特征提取的性能；采用结合变分模态分解、平滑函数和边际谱分析的小波变换改进方法，进一步提高了特征的质量；采用结合卷积时间特征提取的多路径循环双向长短期记忆网络，进行分类负荷预测，优化了预测模型的整体架构。
主权项：1.一种基于人工智能的电力负荷预测系统，其特征在于：包括数据获取模块、特征处理模块、预测驱动模块、预测应用模块和监控反馈模块；所述数据获取模块，用于收集电力负荷预测所需的原始数据，通过数据收集处理，得到电力负荷预测原始数据和优化电力负荷预测数据，并将所述优化电力负荷预测数据发送至特征处理模块，将所述电力负荷预测原始数据发送至预测驱动模块；所述特征处理模块，用于在不同频段相互重叠的电力负荷数据中提取频分特征和从重叠的电力负荷数据中分解出不同频率段的独立特征，通过重叠特征提取和重叠特征分解，得到重叠频分特征数据和分解特征数据，并将所述重叠频分特征数据和分解特征数据发送至预测驱动模块；所述重叠特征提取，具体采用结合样本熵的时变滤波模态分解方法；所述重叠特征分解，具体采用结合变分模态分解和高阶窗平滑的经验小波变化方法；所述预测驱动模块，用于构建频段分域模型进行电力负荷分类预测，通过负荷分类预测，采用结合卷积时间特征提取的多路径循环双向长短期记忆网络，进行负荷分类预测，得到电力负荷预测数据，并将所述电力负荷预测数据发送至预测应用模块和监控反馈模块；所述预测应用模块，用于针对负荷预测的结果构建可视化数据参考，通过预测值可视化，得到预测值可视化图像分析数据，并将所述预测值可视化图像分析数据发送至监控反馈模块；所述监控反馈模块，用于实施模型预测并监控模型的预测精度，优化模型预测性能，通过模型精度监控，得到电力负荷预测参考。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京国能国源能源科技有限公司 一种基于人工智能的电力负荷预测系统
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