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一种传染病流行期间短期电力负荷预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种传染病流行期间短期电力负荷预测方法及装置,通过构建包括不同地理区域电力负荷数据、时间信息、天气数据和移动数据的知识库,以构建的知识库训练迁移深度学习模型,所述迁移深度学习模型的输入为不同地理区域的时间信息、天气数据和移动数据,所述迁移深度学习模型的输出为不同地理区域的短期电力负荷预测结果,在训练中以深度强化学习来确定所述迁移深度学习模型共享权重层的最优超参数,以训练好的采用最优超参数的迁移深度学习模型进行电力负荷预测。本发明能够提高预测精度,并克服与传染病流行相关的移动数据有限的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN114707691A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江财经大学;

    申请/专利号CN202210128543.6

  • 申请日2022-02-11

  • 分类号G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人杨天娇

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街18号

  • 入库时间 2023-06-19 15:52:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-05

    公开

    发明专利申请公布

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