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SYSTEMS AND METHODS FOR FORECASTING LOAD BY USING MACHINE LEARNING

机译:通过使用机器学习来预测负载的系统和方法

摘要

A method for forecasting load for a location by using machine learning includes the steps of, acquiring historical load data of the location by a load data acquisition component; acquiring actual weather data of the location by a weather data component communicatively connected to the load data acquisition component; learning multiple patterns of load series for the location with reference to a multiple parameters by a machine learning engine communicatively connected to the load data acquisition component and the weather data component; and, providing real-time updates regarding load forecast for the location by an output component communicatively connected to the machine learning engine.
机译:一种通过机器学习预测位置负荷的方法,包括以下步骤:通过负荷数据获取组件获取该位置的历史负荷数据;通过通信连接到负载数据获取组件的天气数据组件获取位置的实际天气数据;通过通信地连接到负载数据获取组件和天气数据组件的机器学习引擎,参考多个参数来学习该位置的负载序列的多个模式;并通过通信连接到机器学习引擎的输出组件提供有关位置负载预测的实时更新。

著录项

  • 公开/公告号WO2020100156A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-05-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TANWAR NITIN;SULE SANAND;

    申请/专利号WO2019IN50340

  • 发明设计人 GANDHI AKASH;NONGPIUR ROHAN;

    申请日2019-04-27

  • 分类号G06Q50;G06N20;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:11:09

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