摘要
本申请公开了一种电力需求波动下的输变电工程量动态预测方法、装置、设备、介质及产品,涉及工程量预测领域。该方法包括选取多个影响电力需求波动的因素,作为电力需求影响自变量;根据电力需求影响自变量的历史电力负荷数据,采用训练好的长短期记忆神经网络,获得未来的电力需求时间序列预测值;使用SelectKBest法选取多个影响输变电工程量的因素,作为输变电工程量影响自变量;输变电工程量影响自变量包括电力需求;将未来的电力需求时间序列预测值与电力需求以外的输变电工程量影响自变量未来值,一起输入训练好的BP神经网络,获得未来的输变电工程量预测值。本申请能提高输变电工程量动态预测的效率和精度。
技术关键词
长短期记忆神经网络
动态预测方法
光伏装机容量
工业用电
电力需求预测
高耗能行业
输变电工程
指标
BP神经网络
序列
处理器
峰谷电价
计算机程序产品
负荷
预测装置
时间段
数据中心
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
医用制氧设备
局部空间特征
浓度预测方法
长短期记忆神经网络
氧气浓度监测
速度优化控制方法
多策略
永磁电机
残差加权
温度漂移系数
动态预测模型
储层地质参数
多段裂缝
动态预测方法
多段压裂水平井
动态血糖仪
工作环境参数
异常数据点
时间序列特征
预测血糖浓度
储能设备
能源管理系统
能源管理平台
光伏发电量
数据采集单元