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基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测方法

摘要

基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测方法,它涉及电网负荷预测方法。本发明的目的是为了解决现有技术预测短期电力负荷时存在预测精度低,迭代时间长的问题。本发明根据历史数据建立短期负荷值的原始数据矩阵;利用主成分分析法对步骤一的原始数据矩阵进行降维处理得到新的数据矩阵;利用遗传优化神经网络算法对步骤二的新的数据矩阵进行训练,得到负荷的预测模型。本发明提高了短期供电负荷预测的准确率,减少了训练时间。

著录项

  • 公开/公告号CN105913175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-08-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN201610213076.1

  • 发明设计人 韦琦;杨明;

    申请日2016-04-07

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06N3/12(20060101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈润明

  • 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2023-06-19 00:22:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-05

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/06 申请公布日:20160831 申请日:20160407

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2016-09-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20160407

    实质审查的生效

  • 2016-08-31

    公开

    公开

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