基于动态近邻传播重构的负荷分解集成智能预测方法

    公开(公告)号:CN117293792A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311107648.4

    申请日:2023-08-30

    Inventor: 柳伟 严璐 华凡

    Abstract: 本申请涉及一种基于动态近邻传播重构的负荷分解集成智能预测方法。该方法包括:采用SSA分解进行原始负荷序列的特征分量提取,该算法可简单高效地实现序列趋势性分量、周期性分量和噪声分量的提取,可有效剔除噪声分量对负荷预测结果的干扰,降噪后曲线更加平稳、光滑,通过对原始负荷序列的不同类型分量分别进行预测,可以提高预测精度;对降噪后剩余分量采用DAP聚类方法进行子序列重构,采用DTW距离作为相似度衡量指标,兼顾分量间的距离和形态相似性,子序列重构更细致,提高预测效率;采用TCN模型对子序列进行预测,叠加子序列预测结果得到最终预测结果。本申请能够在保证预测精度大幅提升的基础上,提高预测效率。

    一种基于误差修正的负荷时序调节潜力预测方法

    公开(公告)号:CN117293791A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311107592.2

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于误差修正的负荷时序调节潜力预测方法,包括步骤如下:S10,获取原始负荷响应数据;S20,对原始负荷响应数据进行RF处理,得到完整的时间序列数据;S30,利用SSA分解完整的时间序列数据,提取时间序列分模态,并进行潜力预测,将各分模态叠加预测求和得出初步时序调节潜力预测结果;S40,将初步时序调节潜力和原始时序调节潜力做差,得到时序调节潜力误差,利用动态模态分解算法对初步时序调节潜力预测结果进行时序调节潜力误差修正,得到最终时序调节潜力预测结果。本发明解决了传统时序潜力预测复杂度过高、泛化能力有限等问题,能有效处理数据扰动量的影响,提高潜力分析精度。

    便携式家庭物品管理系统及管理方法

    公开(公告)号:CN106127268A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610413894.6

    申请日:2016-06-13

    CPC classification number: G06K17/0029

    Abstract: 本发明提供一种基于手持式超高频射频识别、手机APP读写的便携式家庭物品管理系统,包括标签、输入单元、手机APP单元、云端存储单元,其中:所述家庭物品管理系统的标签采用多种方式置于物品上;所述家庭物品管理系统的输入单元用于扫描标签,并形成列表,通过蓝牙或Wi‑Fi方式传输到手机APP单元;所述云端存储单元用于存储物品的信息;所述家庭物品管理系统的用户通过手机APP单元注册登录,录入标签信息,保存并发送到云端存储单元;所述家庭物品管理系统的手机APP单元从云端下载用户标签信息列表,与输入单元的列表进行比较,剔除云端信息列表中没有的标签信息;所述家庭物品管理系统的用户通过手机APP查看物品的状态信息。

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