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申请/专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要：本发明属于发电供热预测领域，提供了一种基于神经互信息修正的火电厂供热量预测方法及系统，包括获取火电厂历史供热量、历史天气数据以及预测期天气预报数据作为预测输入数据，并进行预处理；基于预处理后的预测输入数据，利用预先训练好的火电厂供热量预测模型进行供热量预测；其中，所述火电厂供热量预测模型的训练过程中，利用前馈神经网络确定预测输入样本数据中的历史天气数据以及历史供热量之间的互信息度；基于互信息度对注意力权重进行修正，得到修正后的注意力权重，基于修正后的注意力权重相应地改进了模型的训练过程，最终达到了模型在预测过程中平衡历史信息与未来信息的目的。
主权项：1.基于神经互信息修正的火电厂供热量预测方法，其特征在于，包括：获取火电厂历史供热量、历史天气数据以及预测期天气预报数据作为预测输入数据，并进行预处理；基于预处理后的预测输入数据，利用预先训练好的火电厂供热量预测模型进行供热量预测；其中，所述利用预先训练好的火电厂供热量预测模型进行供热量预测，具体为：编码阶段，利用前馈神经网络确定预处理后的预测输入数据中历史天气数据以及历史供热量之间的互信息度，利用门控循环单元计算历史数据以及预测期天气预报数据编码阶段的隐变量值；基于互信息度以及编码阶段的隐变量值对注意力权重进行修正，得到修正后的注意力权重；解码阶段，利用门控循环单元计算上一时间步的供热量预测结果以及预测期天气预报数据解码阶段的隐变量值，根据修正后的注意力权重、解码阶段该时间步的隐变量值、上一个时间步的供热量预测结果以及预测期天气预报数据预测火电厂供热量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于神经互信息修正的火电厂供热量预测方法及系统
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