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一种区域用电量智能预测方法、系统及存储介质

本申请涉及一种区域用电量智能预测方法,包括以下具体步骤:根据电网系统中记录的区域用电量历史数据进行基于一维卷积网络的区域用电量模型训练,得到基于一维卷积网络的区域用电量模型;结合遍历得到的不同训练集长度下的最优训练集窗口大小,获得重组后的窗口选择数据集;依据重组后的数据集,利用轻量化的梯度集成方法进行自适应训练窗口选择模型训练,得到自适应训练窗口选择模型;通过自适应训练窗口选择模型结合基于一维卷积网络的区域用电量模型,从而实现准确的区域用电量预测。
专利类型: 发明专利
申请(专利)号: CN202210758598.5
申请日期: 2022年6月30日
公开(公告)日: 2022年7月29日
公开(公告)号: CN114819425A
主分类号: G06Q10/04,G,G06,G06Q,G06Q10
分类号: G06Q10/04,G06Q10/06,G06Q50/06,G06N3/04,G06N3/08,H02J3/00,G,H,G06,H02,G06Q,G06N,H02J,G06Q10,G06Q50,G06N3,H02J3,G06Q10/04,G06Q10/06,G06Q50/06,G06N3/04,G06N3/08,H02J3/00
申请(专利权)人: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司,武汉大学
发明(设计)人: 廖荣涛,周正,胡钰林,王晟玮,王逸兮,李磊,叶宇轩,胡欢君,张剑,宁昊,董亮,刘芬,郭岳,罗弦,张岱,陈家璘,汪杰

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