[發(fā)明專利]一種基于柵格神經(jīng)網(wǎng)絡的多參量聯(lián)合預測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011246394.0
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112348263A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設計）人: 王驊;代杰杰;陸昱;徐若軍;劉芳;謝婧
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)上海市電力公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 上海兆豐知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(有限合伙) 31241
• 代理人: 章蔚強

1.一種基于柵格神經(jīng)網(wǎng)絡的多參量聯(lián)合預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，將K階測量點通過離差標準化方法歸一化處理得到數(shù)據(jù)表示X；

步驟2，對X通過LSTM網(wǎng)絡提取預測參數(shù)，其中LSTM采用沿時間反向傳播算法訓練，h_t-k為隱層表達，包括和上一層隱層狀態(tài)作為下一層網(wǎng)絡的輸入，形成預測特征深度挖掘結(jié)構(gòu)；

步驟3，將步驟2中提取的特征量間關聯(lián)關系作為初始參數(shù)對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層權(quán)值進行調(diào)整，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡作為推理預測層，輸出預測結(jié)果；

步驟4，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)得到的預測參數(shù)，對測試集中未來時刻狀態(tài)量進行測試，驗證預測精度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于柵格神經(jīng)網(wǎng)絡的多參量聯(lián)合預測方法，其特征在于，所述LSTM網(wǎng)絡有三個門控開關來保護和控制單元狀態(tài)，分別為輸入門、遺忘門和輸出門分別對應著變壓器相關狀態(tài)量的注入，累積和輸出操作。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于柵格神經(jīng)網(wǎng)絡的多參量聯(lián)合預測方法，其特征在于，所述K階測量點的輸入特征量分別為局放信號、紅外信號、溫度數(shù)據(jù)和濕度數(shù)據(jù)。