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申请/专利权人：本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
申请日：2024-01-11
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118157094A
主分类号：H02J3/00
分类号：H02J3/00;G06N10/20;G06N10/70;G06N3/045;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种量子经典混合的电力负荷预测方法及相关装置，方法包括：基于待预测时间节点前多个时间节点的电力负荷值和电力负荷影响因素的数据，构建目标序列；并将目标序列输入预先训练完成的、用于电力负荷预测的量子经典混合神经网络中，该量子经典混合神经网络基于电力负荷影响因素的历史数据和对应的电力负荷值训练得到，包括并行运行的量子神经网络和经典神经网络；进而运行该量子经典混合神经网络，可以输出待预测时间节点的电力负荷预测值。基于量子神经网络的高度非线性表达能力，混合神经网络能够建模更加复杂的电力负荷预测场景，从而可以提高电力负荷预测的准确度，更好地满足了用户侧的用电需求，并降低电力资源的浪费。
主权项：1.一种量子经典混合的电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于待预测时间节点前多个时间节点的电力负荷值和电力负荷影响因素的数据，构建目标序列；将所述目标序列输入预先训练完成的、用于电力负荷预测的量子经典混合神经网络中；其中，所述量子经典混合神经网络包括并行运行的量子神经网络和经典神经网络，所述量子经典混合神经网络基于所述电力负荷影响因素的历史数据和对应的电力负荷值训练得到；运行所述量子经典混合神经网络，输出所述待预测时间节点的电力负荷预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司 一种量子经典混合的电力负荷预测方法及相关装置
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