摘要
本发明属于综合能源系统调度技术,本发明旨在充分考虑综合能源系统多能负荷的特征,实现多能负荷联合预测,本发明基于时变相关性的综合能源系统负荷时频融合预测方法,步骤如下:1)根据多能负荷特征,计算负荷与不同因素之间的相关关系;2)时域分析预测,使用基于动态相关性的特征重构方法,根据负荷数据周期特性将一维负荷数据重新组织为二维结构,再与输入的负荷数据一起通过卷积神经网络CNN提取特征;3)频域分析预测,捕捉负荷数据中的周期性规律和频域特征的相互关系;4)设计自适应权重分配方法;5)基于上述模型对综合能源系统多能负荷利用神经网络进行短期预测。本发明主要应用于能源系统调度场合。
技术关键词
前馈神经网络
特征重构方法
权重分配方法
多头注意力机制
Pearson相关系数
数据
变量
综合能源系统调度
滑动窗口
非线性特征提取
编码器
负荷特征
序列
数学模型
多任务
频域特征
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矫正方法
托辊输送装置
数据
X射线测厚仪
误差函数
多层前馈神经网络
工商业建筑
温度控制方法
能耗预测模型
制冷制热
温度预测方法
LSTM模型
交通气象监测站
数据一致性保障
集成策略