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申请/专利权人：天津大学
摘要：一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置，该方法获取电网总电力消耗量数据、受控负载消耗量数据和太阳能系统发电总量数据，通过处理，获得净功率负荷数据；将净功率负荷数据进行预处理，获得净负荷功率时间序列数据；构建数据重组系统，对净负荷功率时间序列数据进行重组处理，获得重组后的净负荷功率时间序列数据；设定峰谷值损失函数；构建TCN模型，通过峰谷值损失函数对TCN模型进行训练；将重组后的净负荷功率时间序列数据输入完成训练后的TCN模型，通过处理，输出电力系统净功率负荷的峰谷值的预测结果。本发明采用深度学习的方法来优化净负荷峰谷值的预测，在提高预测性能的同时，也为电力系统的稳定运行和高效管理提供支持。
主权项：1.一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法，其特征在于，包括：获取电网总电力消耗量数据、受控负载消耗量数据和太阳能系统发电总量数据；根据所述电网总电力消耗量数据、所述受控负载消耗量数据和所述太阳能系统发电总量数据得到净功率负荷数据；将所述净功率负荷数据进行预处理，获得净负荷功率时间序列数据；构建数据重组系统，通过所述数据重组系统对所述净负荷功率时间序列数据进行重组处理，获得重组后的净负荷功率时间序列数据；设定峰谷值损失函数，通过双向动态调参策略对所述峰谷值损失函数的超参数进行调整，使所述峰谷值损失函数满足设定TCN模型的训练要求；构建TCN模型，通过所述峰谷值损失函数对所述TCN模型进行训练；将所述重组后的净负荷功率时间序列数据输入完成训练后的所述TCN模型，通过所述TCN模型对所述重组后的净负荷功率时间序列数据进行预测处理，输出电力系统净功率负荷的峰谷值的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置
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