[發明專利]一種用電量預測方法和系統有效
| 申請號: | 202010578304.1 | 申請日: | 2020-06-23 |
| 公開(公告)號: | CN111709588B | 公開(公告)日: | 2023-08-15 |
| 發明(設計)人: | 唐玉維 | 申請(專利權)人: | 蘇州聯電能源發展有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/08;G06F18/15;G06F18/2131;G06F18/214 |
| 代理公司: | 蘇州謹和知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32295 | 代理人: | 葉棟 |
| 地址: | 215000 江蘇省蘇州市蘇州*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用電量 預測 方法 系統 | ||
1.一種用電量預測方法,其特征在于,所述預測方法包括以下步驟:
S1,對智能電表采集的用電量數據進行穩定小波變換,再對變換后的數據進行歸一化處理,將變換后的數據按比例縮小至0-1之間;所述穩定小波變換用于將用電量數據轉換成具有相同特征維度的多個輸入向量;
S2,將所述多個輸入向量依次導入訓練好的基于GRU網絡創建的用電量預測模型,利用GRU網絡提供的前n個時間步長的歷史數據點,對導入的多個輸入向量進行訓練以預測接下來n個時間步長中的用電量,所述n為大于1的正整數;
所述用電量預測模型由多個GRU神經元的單隱藏層及頂部的完全連接層組成,用于將GRU輸出映射到期望的目標特征;
步驟S1中,所述對采集的用電量進行穩定小波變換的過程包括:
S11,綜合考慮數據維度和平滑度需求,構建多貝西小波變換模型;
S12,將用電量數據導入多貝西小波變換模型,用電量數據經過每一階的高通濾波器和低通濾波器之后,將濾波器提升取樣,變換后得到多個低頻近似部分和多個高頻細節部分;
其中,所述多貝西小波變換模型的分解系數受數據維度和平滑度影響;
所述多貝西小波變換模型包括依次連接的輸入端、第一階濾波器組和第二階濾波器組,所述第一階濾波器組包括第一高通濾波器和第一低通濾波器,第二階濾波器組包括第二高通濾波器和第二低通濾波器;
原始信號經輸入端導入第一階濾波器組;原始信號與第一高通濾波器做旋積分后得到其中包含的第一高頻成分,作為第一個高頻輸出;原始信號與第一低通濾波器做旋積分后得到其中包含的第一低頻成分,同時作為第一個低頻輸出和第二階濾波器組的輸入信號;
所述第一低頻成分與第二高通濾波器做旋積分后得到其中包含的第二高頻成分,作為第二個高頻輸出;所述第一低頻成分與第二低通濾波器做旋積分后得到其中包含的第二低頻成分,作為第二個低頻輸出。
2.根據權利要求1所述的用電量預測方法,其特征在于,步驟S1中,采用下述公式對變換后的數據進行歸一化處理:
式中,minX是數據集X的最小值,maxX是數據集X的最大值,x是數據集的樣本,xscaled即為x歸一化后對應的值。
3.根據權利要求1所述的用電量預測方法,其特征在于,所述時間步長以天為單位。
4.根據權利要求1所述的用電量預測方法,其特征在于,所述預測方法還包括:
S3,對預測結果數據做歸一化處理,結合歸一化處理后的預測結果數據進行重構和驗證。
5.根據權利要求1所述的用電量預測方法,其特征在于,所述基于GRU網絡創建的用電量預測模型中的每個神經元均包括用于將新的輸入信息與前面的記憶相結合的重置門和用于定義前面記憶保存到當前時間步的量的更新門。
6.一種用電量預測系統,其特征在于,所述預測系統包括穩定小波變換處理模塊、歸一化處理模塊和基于GRU網絡創建的用電量預測模型;
所述穩定小波變換處理模塊用于對采集的用電量數據進行穩定小波變換,將用電量數據轉換成具有相同特征維度的多個輸入向量;
所述歸一化處理模塊用于對變換后的數據進行歸一化處理,將變換后的數據按比例縮小至0-1之間,再將處理后的多個輸入向量導入用電量預測模型;
所述用電量預測模型用于利用GRU網絡提供的前n個時間步長的歷史數據點,對導入的多個輸出向量進行訓練以預測接下來n個時間步長中的用電量,所述n為大于1的正整數;
所述用電量預測模型由多個GRU神經元的單隱藏層及頂部的完全連接層組成,用于將GRU輸出映射到期望的目標特征;
所述對采集的用電量進行穩定小波變換的過程包括:
S11,綜合考慮數據維度和平滑度需求,構建多貝西小波變換模型;
S12,將用電量數據導入多貝西小波變換模型,用電量數據經過每一階的高通濾波器和低通濾波器之后,將濾波器提升取樣,變換后得到多個低頻近似部分和多個高頻細節部分;
其中,所述多貝西小波變換模型的分解系數受數據維度和平滑度影響;
所述多貝西小波變換模型包括依次連接的輸入端、第一階濾波器組和第二階濾波器組,所述第一階濾波器組包括第一高通濾波器和第一低通濾波器,第二階濾波器組包括第二高通濾波器和第二低通濾波器;
原始信號經輸入端導入第一階濾波器組;原始信號與第一高通濾波器做旋積分后得到其中包含的第一高頻成分,作為第一個高頻輸出;原始信號與第一低通濾波器做旋積分后得到其中包含的第一低頻成分,同時作為第一個低頻輸出和第二階濾波器組的輸入信號;
所述第一低頻成分與第二高通濾波器做旋積分后得到其中包含的第二高頻成分,作為第二個高頻輸出;所述第一低頻成分與第二低通濾波器做旋積分后得到其中包含的第二低頻成分,作為第二個低頻輸出。
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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預定,例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化,例如電子郵件或群件的計算機輔助管理





