智能负荷预测技术、系统、设备及存储介质
2025-02-06 18:46
No.1337132479022374912
技术概要
PDF全文
本技术涉及一种智能负荷预测技术、系统、设备及存储介质。该技术通过收集特定区域的负荷数据,将其输入至已训练的负荷预测模型中,实现对区域负荷的高效预测。
背景技术
相关技术中,通常使用单一结构的卷积神经网络,并考虑负荷数据中超短期电力负荷的时空特性来进行负荷预测。 然而,电力系统中的新型负荷具有很大的不确定性和波动性,单一结构的卷积神经网络难以同时适应新型电力系统中负荷的不确定性和波动性,导致后续在进行负荷预测时预测的准确率较低,从而难以保证供电的稳定性与可靠性。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
原凯  聂铭  孙充勃  宋毅  李敬如  罗金山  李红军  丁羽頔  万志伟  赵阳  万灿  岳晨昕  陈燕惠  侯若松  安佳坤  郭伟  赵子珩
技术所属: 国网经济技术研究院有限公司  浙江大学  国网河北省电力有限公司经济技术研究院
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