一种自适应动态组合的负荷概率预测方法及装置

AITNT
正文
推荐专利
一种自适应动态组合的负荷概率预测方法及装置
申请号:CN202410791743
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118676911B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种自适应动态组合的负荷概率预测方法及装置,属于电力系统负荷预测技术领域,包括:选择多种概率预测模型作为组合子模型,优化训练各子模型,提升各子模型概率预测精度,用于对电荷概率进行分别预测;针对每一子模型进行贝叶斯模型平均,得到组合后的整体预测结果;对预测结果进行评价;构建基于深度确定性策略梯度算法;构建基于深度确定性策略梯度算法的短期负荷预测模型,用于得到自适应动态预测结果。本发明克服单一预测模型在某些条件下表现不佳的问题,且实现环境与组合权重之间的动态映射,在线感知外界环境变化、自适应更新组合权重,从而增强模型的适应性,有效提升概率预测结果的稳定性和概率预测精度。
技术关键词
概率预测方法 深度确定性策略梯度 稀疏贝叶斯学习 贝叶斯模型 网络 随机森林 变量 短期负荷预测模型 在线 参数 概率密度函数 电力系统负荷预测技术 动态 综合评价指标 样本 感知外界环境 后验概率分布 数值天气预报
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于深度学习的自适应图像编码方法
图像编码方法 图像块 像素 二次处理过程 预测残差
2
用于数据中心的液冷系统参数优化方法及系统
液冷系统 参数优化模型 参数优化方法 数据中心 参数优化系统
3
一种支持多点自动降温的充电桩
充电桩系统 温度采集模块 压力检测模块 电流采集模块 矩阵
4
基于生成对抗网络算法合成CT血管造影图像的方法
血管分割 CT血管造影 图像 生成对抗网络 空间变换网络
5
一种基于神经网络模型的车道线检测方法
车道线检测方法 神经网络模型 标签 饱和度 图像数据预处理
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号