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申请/专利权人：东北电力大学;国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
摘要：本发明公开了一种基于MTL‑NNGP模型的综合能源系统多元负荷预测方法，包括：获取综合能源系统中的冷却、加热和电力负荷数据，并结合气象数据，构建训练数据集；利用所述训练数据集进行MTL‑NNGP模型训练，在模型训练过程中，通过梯度下降法最小化损失函数，获得优化后的MTL‑NNGP模型；所述MTL‑NNGP模型结合多任务学习与神经网络高斯过程；将待测综合能源系统中的负荷数据输入优化后的MTL‑NNGP模型，获得预测结果。该方法通过深度整合负荷特性分析、MTL‑NNGP模型构建与优化训练过程，有效提升了模型训练的计算效率和泛化能力，进而提高了预测的准确性与稳定性，实现了综合能源系统的优化负荷管理与调度。
主权项：1.一种基于MTL-NNGP模型的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，包括：S1、获取综合能源系统中的冷却、加热和电力负荷数据，并结合气象数据，构建训练数据集；S2、利用所述训练数据集进行MTL-NNGP模型训练，在模型训练过程中，通过梯度下降法最小化损失函数，获得优化后的MTL-NNGP模型；所述MTL-NNGP模型结合多任务学习与神经网络高斯过程；S3、将待测综合能源系统中的负荷数据输入优化后的MTL-NNGP模型，获得预测结果。
全文数据：
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百度查询： 东北电力大学 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 一种基于MTL-NNGP模型的综合能源系统多元负荷预测方法
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