-
公开(公告)号：CN113505534B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110767959.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应的负荷预测方法，包括如下步骤：对历史样本数据进行聚类分析，筛选出与待预测日当天的影响因素相似的历史时段，将其作为历史相似日；将历史相似日数据和待预测日的影响因素数据输入预先训练的负荷预测模型，对需求响应负荷和基础负荷分别进行预测，对两部分预测结果进行加和，得到最终的负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型的训练方法包括：基于TCN算法建立负荷预测模型，将已知负荷结果的影响因素数据作为数据样本，对所建立的负荷预测模型进行训练，直至收敛；本发明选择基于TCN算法构建预测模型，TCN采用了因果卷积和扩张卷积，能够实现对大规模数据的并行处理，这使得预测速度得到明显提升。
-
公开(公告)号：CN113505534A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110767959.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应的负荷预测方法，包括如下步骤：对历史样本数据进行聚类分析，筛选出与待预测日当天的影响因素相似的历史时段，将其作为历史相似日；将历史相似日数据和待预测日的影响因素数据输入预先训练的负荷预测模型，对需求响应负荷和基础负荷分别进行预测，对两部分预测结果进行加和，得到最终的负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型的训练方法包括：基于TCN算法建立负荷预测模型，将已知负荷结果的影响因素数据作为数据样本，对所建立的负荷预测模型进行训练，直至收敛；本发明选择基于TCN算法构建预测模型，TCN采用了因果卷积和扩张卷积，能够实现对大规模数据的并行处理，这使得预测速度得到明显提升。
-
Search Results
2
records
(took 0.015 seconds)
