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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228897A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q50/06;G06N3/0442
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于CEEMDAN‑SE‑TCN‑GRU模型的电力负荷预测方法。该基于CEEMDAN‑SE‑TCN‑GRU模型的电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取区域负荷参数数据；得到区域负荷程度评估指数；分析电力负荷预测区域的电力负荷情况数据；构建CEEMDAN‑SE‑TCN‑GRU模型；分析待预测区域的电力负荷情况并进行预警提醒。本发明通过构建CEEMDAN‑SE‑TCN‑GRU模型，根据CEEMDAN‑SE‑TCN‑GRU模型分析待预测区域的电力负荷情况并进行预警提醒，达到了快速准确地进行电力负荷预测的效果，解决了现有技术中存在难以快速准确地进行电力负荷预测的问题。
主权项：1.一种基于CEEMDAN-SE-TCN-GRU模型的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对电力负荷预测区域进行实时监控并获取区域负荷参数数据；利用区域负荷参数数据计算得到区域负荷程度评估指数；将区域负荷程度评估指数与负荷程度评估阈值进行对比分析，得到电力负荷预测区域的电力负荷情况数据；根据区域负荷参数数据、区域负荷程度评估指数和电力负荷情况数据通过机器学习构建CEEMDAN-SE-TCN-GRU模型；根据CEEMDAN-SE-TCN-GRU模型分析待预测区域的电力负荷情况并进行预警提醒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种基于CEEMDAN-SE-TCN-GRU模型的电力负荷预测方法
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