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专利名称一种基于长短期记忆神经网络的新能源消纳电量预测方法
申请日2019-08-23
申请号/专利号CN201910782154.3
专利权人国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;中国电力科学研究院有限公司
申请人国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;中国电力科学研究院有限公司
发明人/设计人徐奇锋;谷炜;丁磊明;张小聪;王湘艳;姚剑峰;张功正;金啸虎;陈宁;詹文达;朱凌志;姚国强;于若英;范骏杰;曲立楠;葛路明
公告日2020-01-17
公告号CN110705743A
法律状态审中
专利类型发明
行业分类新能源

摘要

本发明涉及电力系统领域,公开了一种基于长短期记忆神经网络的新能源消纳电量预测方法,包括步骤:A)采集待预测区域运行电力系统中与新能源消纳电量相关的历史统计数据;B)分析不良数据,进行数据预处理,获得样本数据;C)构建长短期记忆神经网络模型;D)利用长短期记忆神经网络模型对新能源消纳电量进行预测,得到新能源消纳电量的预测值。本发明在完全利用历史数据的情况下,挖掘有效的历史特征,利用长短期记忆神经网络的方法,并且对长短期记忆神经网络模型进行参数优化,实现了对待预测区域运行电力系统中新能源消纳电量的准确预测。
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