一种多能负荷预测方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN113095598A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110498417.5

    申请日:2021-05-07

    Abstract: 本发明提出了提出了一种多能负荷预测方法、系统、设备和介质,该方法包括:获取用于多能负荷预测的历史数据,对历史数据进行数据清洗后形成多能负荷样本数据集;对数据集进行归一化处理;以及利用注意力机制,实现归一化处理后的数据集输入特征的加权;采用加权后的输入特征作为GRU神经网络的输入;并在神经网络中进行训练得到中间预测样本数据;将中间预测样本数据重新作为神经网络的输入,在神经网络中进行训练得到最终多能负荷的预测值。基于该方法,本发明还提出了一种多能负荷预测系统、设备和存储介质。本发明基于注意力模型能够有效捕捉并突出输入数据的有效特征,能够更好地拟合多能负荷的实际曲线,拥有更高的多能负荷预测精度。

    一种综合服务站实时校正方法和系统

    公开(公告)号:CN113962553B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202111231960.5

    申请日:2021-10-22

    Abstract: 本发明提出了一种综合服务站实时校正方法和系统,该方法包括获取综合服务站在第一预设时间段的能源预测信息、供能设备最新的日内滚动调度计划和用户自趋优计划;能源预测信息包括电负荷预测值、热负荷预测值和光伏预测值;用户自趋优计划信息包括第二预设时间段内的用户关口电功率计划和第二预设时间段内的热功率计划;以实时调度计划和日内滚动调度计划的偏差最小为目标,根据能源预测信息和用户自趋优计划信息执行实时校正调度;输出校正调度结果;基于该方法,还提出了一种综合服务站实时校正系统。本发明实时调度计划和日内调度计划的偏差最小;采用的预测数据相比日内调度时间尺度更细,预测精度更高。

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