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申请/专利权人：国网山东省电力公司汶上县供电公司
申请日：2024-04-24
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118070134B
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06N3/0442;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明提出了一种园区内用户用电能耗预测方法及系统，涉及用电能耗预测技术领域，该方法主要包括：对获取的用户用电数据进行预处理，以预处理后的历史数据为基础构造目标数据并结合MI互信息法对历史数据进行分类；基于最小中值平方法构建AdaBoost分类器，并利用AdaBoost分类器识别类别标签；将每种类别标签的历史数据分别输入LSTM网络模型进行模型训练；最后将所对应的类别标签输入训练好的LSTM网络模型，输出用电能耗预测值。本发明能够有效提高园区内用户用电能耗预测的准确度。
主权项：1.一种园区内用户用电能耗预测方法，其特征在于，包括：通过园区内的用户电表采集各用户在用电过程中所产生的用电能耗历史数据，所述用电能耗历史数据为园区内每个用户在一个月内的每日用电能耗；对用电能耗历史数据中的突变数据进行预处理；以预处理后的用电能耗历史数据为基础构造目标数据，随后利用MI互信息法对一维用电能耗历史数据进行分类，具体为：通过计算一维用电能耗历史数据与目标数据之间的关联程度，按照关联程度由高到低依次排序，每4个共用一个类别标签，最后一组若不足4个，则以实有个数自动归为一组，以此实现对用电能耗历史数据的分类并记录类别标签；将每种类别标签的历史数据分别输入LSTM长短时记忆网络模型进行模型训练；基于LMEDS最小中值平方法构建AdaBoost分类器，将待预测用电能耗数据输入AdaBoost分类器，识别待预测用电能耗数据所对应的类别标签；将所对应的类别标签输入训练好的LSTM长短时记忆网络模型，输出用电能耗预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司汶上县供电公司 一种园区内用户用电能耗预测方法及系统
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