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本发明涉及一种短期负荷的预测方法及装置,所述负荷预测方法包括以下步骤:构建基于深度简化循环神经SRU网络的短期概率负荷预测模型;选取负荷影响因素构建输入特征向量和输出特征向量,并对输入特征向量和输出特征向量进行数据预处理,得到训练集、验证集和测试集,并提出评价指标;针对所述短期概率负荷预测模型的网络选取对应的超参数;利用所述短期概率负荷预测模型进行短期负荷预测,得到预测结果。与现有技术相比,本发明所提模型可并行优化,具有精度高、计算效率高、可满足实时大规模负荷预测需求等优点。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113158572 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110460580.2 G06Q 50/06 (2012.01)
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