金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司申请一项名为“一种基于mRMR-EABiLSTM-TCN电力负荷预测方法及预测系统”的专利,公开号CN 119129813 A,申请日期为2024年8月。
专利摘要显示,一种基于 mRMR‑EABiLSTM‑TCN的电力负荷预测方法,包括以下步骤:步骤1,采集负荷数据以及影响用户用电负荷的关键因子,进行数据清洗和归一化预处理;步骤2,基于处理的数据,使用最大相关最小冗余算法mRMR对特征因子进行重要性排序,选取前N个相关特征,构成粗选特征集;步骤3,构建结合超越自注意力EA、双向长短期记忆神经网络BiLSTM以及时间卷积网络TCN的mRMR‑EABiLSTM‑TCN短期用户负荷预测模型,以粗选特征集作为模型的特征输入;步骤4,基于构建的模型进行预测,并通过前向选择算法评估不同输入特征的有效性,确定最优输入特征集合,优化电力预测模型。有利于最终负荷预测精度的提升,具有一定的工程价值。
本文源自:金融界
作者:情报员
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