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LOAD PREDICTION BASED ON-LINE AND OFF-LINE TRAINING OF NEURAL NETWORKS

机译:基于神经网络在线和离线训练的负荷预测

摘要

A method and system is provided for predicting loads within a power system through the training of on-line and an off-line neural networks. Load data and load increments are used with an on-line load prediction scheme to generate predicted load values to optimize power generation and minimize costs. This objective is achieved by employing a method and system which predicts short term load trends through the use of historical load data and short term load forecast data.
机译:提供了一种用于通过训练在线和离线神经网络来预测电力系统内的负载的方法和系统。负载数据和负载增量与在线负载预测方案一起使用,以生成预测的负载值,以优化发电并最小化成本。通过采用一种通过使用历史负荷数据和短期负荷预测数据来预测短期负荷趋势的方法和系统来实现该目的。

著录项

  • 公开/公告号EP1907996B1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT;

    申请/专利号EP20060788985

  • 发明设计人 CHEN DINGGUO;

    申请日2006-07-28

  • 分类号H02J3;G06N3/02;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 15:51:33

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