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申请/专利权人：国网北京市电力公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种中长期尖峰负荷预测方法、系统、设备和介质。使用循环神经网络对获取的尖峰负荷数据进行建模；利用得到的长短期记忆网络模型，采用蚁群算法对长短期记忆网络模型的参数进行优化；利用优化后的长短期记忆网络模型对获取的电网中长期负荷预测数据进行特性分析；量化尖峰负荷特性分析结果的外部影响因素数据，得到量化后的外部影响因素数据，基于Copula函数定量分析量化后的外部影响因素数据之间的关联度；将得到的尖峰负荷特性分析结果和目标归属行业适配的强关联影响因素数据，输入到优化后的长短期记忆网络模型，得到尖峰负荷预测结果。本发明提高了时间序列预测问题中的中长期尖峰负荷预测的准确性。
主权项：1.一种中长期尖峰负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取尖峰负荷数据；使用循环神经网络对获取的尖峰负荷数据进行建模，得到长短期记忆网络模型；采用蚁群算法对所述长短期记忆网络模型的参数进行优化，得到优化后的长短期记忆网络模型；获取电网中长期负荷预测数据，利用优化后的长短期记忆网络模型对获取的电网中长期负荷预测数据进行特性分析，得到尖峰负荷特性分析结果；量化尖峰负荷特性分析结果的外部影响因素数据，得到量化后的外部影响因素数据，基于Copula函数定量分析量化后的外部影响因素数据之间的关联度，得到目标归属行业适配的强关联影响因素数据；将得到的尖峰负荷特性分析结果和目标归属行业适配的强关联影响因素数据，输入到优化后的长短期记忆网络模型，得到中长期尖峰负荷预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网北京市电力公司 一种中长期尖峰负荷预测方法、系统、设备和介质
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