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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司
摘要：本发明涉及电力系统负荷测算预测技术领域，具体提供了一种考虑随机负荷影响的降温负荷方法及装置，包括：采用变分模态分解算法将当前时间周期内的降温负荷划分为K个模态分量，并获取所述K个模态分量中前k个低频分量；将所述k个低频分量和当前时间周期内的气象特征数据作为预先训练的长短时记忆神经网络模型的输入数据，得到预先训练的长短时记忆神经网络模型输出的当前时间周期对应的预测时间周期内的降温负荷。本发明提供的技术方案，剔除降温负荷中随机因素的影响，可提高降温负荷与气象参数的相关性，同时准确测算并预测降温负荷进一步提升了总用电负荷的预测准确性，对负荷测算及预测业务具有重要的意义。
主权项：1.一种考虑随机负荷影响的降温负荷方法，其特征在于，所述方法包括：采用变分模态分解算法将当前时间周期内的降温负荷划分为K个模态分量，并获取所述K个模态分量中前k个低频分量；将所述k个低频分量和当前时间周期内的气象特征数据作为预先训练的长短时记忆神经网络模型的输入数据，得到预先训练的长短时记忆神经网络模型输出的当前时间周期对应的预测时间周期内的降温负荷；其中，K为第一预设值，k为第二预设值，k≤K-1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电力科学研究院有限公司 一种考虑随机负荷影响的降温负荷方法及装置
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