一种基于VMD-BO-LSTM的多特征电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN119906004A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202411965260.2

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明属于用电负荷预测技术领域,尤其涉及一种基于VMD‑BO‑LSTM的多特征电力负荷预测方法。获取电力系统的日负荷数据和相关特征因素数据,并对所述日负荷数据和相关特征因素数据进行预处理;将预处理后的数据进行数据处划分为训练集、验证集和测试集;将所述日负荷数据进行变分模态分解,获取K个本征模态函数;为每个本征模态函数建立长短期记忆网络模型,通过训练集对长短期记忆网络模型进行训练;通过验证集和贝叶斯优化算法对长短期记忆网络模型的超参数进行优化;通过测试集对优化后的长短期记忆网络模型进行评估。本发明展现出了良好的预测性能,能有效处理电力负荷数据的非线性和非平稳特性,显著提高预测精度。

    基于分布式的高压电能计量方法及系统

    公开(公告)号:CN119070477A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411099308.6

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 本发明涉及电能计量技术领域,且公开了基于分布式的高压电能计量方法及系统,数据采集单元、参数预设单元、数据传输单元、核心处理单元、资料存储单元以及展示预警单元;数据采集单元:用于对计量系统使用过程中需要使用到的各项数据进行采集;参数预设单元:用于对计量系统使用过程中需要使用到的参数进行预设。可以根据数据接收模块从数据采集单元以及参数预设单元接收的超过预设电压与电流乘积阈值的电压、电流值、以及该电压、电流值的起始时间、统计周期内出现超过预设电压与电流乘积阈值的电压电流值的天数以及预设的各用电方的供应等级,分析处理获得每个用电方的保障指数,以根据每个用电方的保障指数对每个用电方的用电进行保障。

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