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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于事件响应知识引导的增强住宅负载预测方法，包括：获取电力序列数据；对每个电力序列数据进行状态识别；对第一神经网络进行训练，得到电力使用事件预测模块；将历史时刻、历史时刻对应的电力数据作为输入，将目标时刻、目标时刻对应的电力数据作为输出，对第二神经网络进行训练，并使用电力使用事件预测模块输出的目标时刻状态标签对应的状态概率、第二神经网络的预测输出和实际目标值计算出的第二损失函数对第二神经网络的训练过程进行调节，得到电力预测模型；通过电力预测模型输出增强住宅负载预测数据。本发明可以提高电力预测模型的预测精度，进而提高增强住宅负载预测数据的准确性。
主权项：1.一种基于事件响应知识引导的增强住宅负载预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取电力序列数据，所述历史电力序列包括历史时刻、历史时刻对应的电力数据、目标时刻以及目标时刻对应的电力数据；S2、对每个所述电力序列数据进行状态识别，获取所述每个历史时刻对应的历史时刻状态标签以及所述每个目标时刻对应的目标时刻状态标签；S3、将所述历史时刻、所述历史时刻对应的电力数据作为输入，将所述目标时刻状态标签作为输出，对第一神经网络进行训练，得到电力使用事件预测模块，所述电力使用事件预测模块的损失函数为第一损失函数；S4、将所述历史时刻、所述历史时刻对应的电力数据作为输入，将所述目标时刻、所述目标时刻对应的电力数据作为输出，对第二神经网络进行训练，并使用所述电力使用事件预测模块输出的目标时刻状态标签对应的状态概率、所述第二神经网络的预测输出和实际目标值计算出的第二损失函数对所述第二神经网络的训练过程进行调节，得到电力预测模型；S5、将预测电力序列数据输入所述电力预测模型，通过所述电力预测模型输出增强住宅负载预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于事件响应知识引导的增强住宅负载预测方法
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