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申请/专利权人：镇江超级节能科技有限公司

摘要：本发明涉及一种用电网络的用电数值的预测系统，所述系统包括：次序训练机构，用于对深度卷积网络连续进行各次训练以获得深度卷积网络模型；智能识别装置，用于采用深度卷积网络模型根据当前用电网络在设定未来时刻之前的多个时刻分别对应的多份用电数值、当前用电网络的用电负荷数量以及各个用电负荷分别对应的各份额定功率智能识别当前用电网络在设定未来时刻对应的用电数值。本发明的用电网络的用电数值的预测系统运行稳定、设计智能。由于能够引入深度卷积网络模型采用多项基础数据执行当前用电网络在设定未来时刻对应的用电数值的智能识别，从而完成基于深度卷积网络的当前用电网络在设定未来时刻的用电数值的可靠预测。

主权项：1.一种用电网络的用电数值的预测系统，其特征在于，所述系统包括：第一解析机构，用于获取当前用电网络的各项运行参数，所述当前用电网络的各项运行参数为所述当前用电网络的用电负荷数量以及各个用电负荷分别对应的各份额定功率；第二解析机构，用于获取当前用电网络在设定未来时刻之前的多个时刻分别对应的多份用电数值，设定未来时刻之前的多个时刻的时刻数目与所述当前用电网络的用电负荷数量成正比；次序训练机构，用于获取深度卷积网络模型，所述深度卷积网络模型中，对深度卷积网络连续进行各次训练以获得完成各次训练后的深度卷积网络，将完成各次训练后的深度卷积网络作为所述深度卷积网络模型；智能识别装置，分别与所述第一解析机构、所述第二解析机构以及所述次序训练机构连接，用于将所述当前用电网络在设定未来时刻之前的多个时刻分别对应的多份用电数值、所述当前用电网络的用电负荷数量以及各个用电负荷分别对应的各份额定功率并行输入到所述深度卷积网络模型，并执行所述深度卷积网络模型，以获得所述深度卷积网络模型输出的所述当前用电网络在设定未来时刻对应的用电数值；实时通知装置，与所述智能识别装置连接，用于在接收到所述当前用电网络在设定未来时刻对应的用电数值的同时对所述当前用电网络在设定未来时刻对应的用电数值进行实时显示动作；其中，次序训练机构，用于获取深度卷积网络模型，所述深度卷积网络模型中，对深度卷积网络连续进行各次训练以获得完成各次训练后的深度卷积网络，将完成各次训练后的深度卷积网络作为所述深度卷积网络模型包括：所述深度卷积网络的训练的次数与所述各个用电负荷分别对应的各份额定功率中的功率跨度数值正向关联；其中，所述深度卷积网络的训练的次数与所述各个用电负荷分别对应的各份额定功率中的功率跨度数值正向关联包括：将所述各个用电负荷分别对应的各份额定功率中的最大额定功率数值减去所述各个用电负荷分别对应的各份额定功率中的最小额定功率数值以获得所述各个用电负荷分别对应的各份额定功率中的功率跨度数值；其中，第二解析机构，用于获取当前用电网络在设定未来时刻之前的多个时刻分别对应的多份用电数值，设定未来时刻之前的多个时刻的时刻数目与所述当前用电网络的用电负荷数量成正比包括：设定未来时刻之前的多个时刻包括当前时刻，且设定未来时刻之前的多个时刻与设定未来时刻在时间轴上均匀间隔分布。

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