| 专利号 | 2022115571734 | 申请日 | 2022-12-06 | 专利名称 | 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法及系统 |
| 授权日 | 2024-08-06 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李珂;牟宇宸;杨帆;张承慧 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法及系统，对多能历史负荷进行重构，将原始序列数据转换为二维数据图，使数据在水平和竖直两个方向上分别具有时间相关性和空间相关性；利用改进后的多尺度并行卷积神经网络模型提取多能负荷的空间相关性和序列的局部依赖关系；融合提取结果和外部影响因素，得到融合后的时间序列数据；采用以长短期记忆神经网络为共享层的多任务学习框架挖掘多能系统之间的耦合关系和融合后的时间序列的时序特性，解释提取时序特征，得到各个负荷预测结果。本发明可以有效利用多能负荷之间的时空相关性与不同能源系统的耦合交互关系提高多元负荷预测精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
