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公开(公告)号:CN120012990A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510074555.9
申请日:2025-01-17
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/27 , G06F17/15 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于QR‑TCN‑LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法及系统,涉及负荷预测技术领域。其方法包括获取多种具有明显时间相关性的负荷数据,包括电力负荷数据、热力负荷数据以及冷能负荷数据;分别计算每种负荷数据与环境影响因素之间的相关性系数,并根据所述相关性系数确定关键环境影响因素;根据所述负荷数据和关键环境影响因素构建数据集,并将所述数据集划分为训练集和测试集;构建QR‑TCN‑LSTM模型,并利用训练集对QR‑TCN‑LSTM模型进行训练,得到训练好的QR‑TCN‑LSTM模型;利用训练好的QR‑TCN‑LSTM模型进行负荷概率预测,得到每种负荷数据在不同置信区间下的概率预测结果。通过上述方法及系统,本发明提高了多元负荷的预测准确性和泛化能力。