一种基于动态神经网络的超短期电力负荷预测方法

被引：0

申请号：

CN202210172387.3

申请日：

2022-02-24

公开(公告)号：

CN114595874A

公开(公告)日：

2022-06-07

发明(设计)人：

孔政敏李悦柳硕易仕琪

申请人：

申请人地址：

430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

IPC主分类号：

G06Q1004

IPC分类号：

G06Q1006 G06Q5006 G06F3027 G06N304 H02J300

代理机构：

武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222

代理人：

彭艳君

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-06-24	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 10/04 申请日:20220224
2022-06-07	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于动态神经网络的超短期电力负荷预测方法 [P].

孔政敏 ;

李悦 ;

柳硕 ;

易仕琪 .

中国专利 :CN114595874B ,2024-08-06

[2]

基于神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

邹启群 ;

孟凡斌 ;

王振华 ;

陈上吉 ;

付冬 ;

党彬 ;

王静 ;

刘伟 ;

苗桂喜 ;

牛元立 ;

张庆文 .

中国专利 :CN110991750A ,2020-04-10

[3]

基于混合神经网络模型的短期电力负荷预测方法 [P].

张玲华 ;

孙威 .

中国专利 :CN121172736A ,2025-12-19

[4]

一种基于多层神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

许卓明 ;

张嘉诚 .

中国专利 :CN113191544B ,2021-07-30

[5]

基于LSTM神经网络和CGAN网络的综合短期电力负荷预测方法 [P].

赵璇 ;

戴浩男 ;

王飞 ;

王玉庆 ;

甄钊 .

中国专利 :CN121124024A ,2025-12-12

[6]

一种基于混合空洞卷积神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

金炳初 ;

胡泽升 ;

赵亚韦 ;

薛超 ;

张翔宇 ;

史卓鹏 ;

冯跃华 ;

张嘉 ;

孟宁 ;

何晓东 .

中国专利 :CN119448190A ,2025-02-14

[7]

一种超短期电力负荷预测方法 [P].

朱艺 ;

袁烨 ;

沈正月 ;

温帆 ;

胡哲 .

中国专利 :CN112418476A ,2021-02-26

[8]

一种基于降维和改进神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

张淑清 ;

段晓宁 ;

姜安琦 ;

尹少杰 ;

董伟 ;

张晓文 ;

李永博 ;

时康 ;

李君 ;

黄娇 ;

上官甲新 ;

刘海涛 ;

宋姗姗 .

中国专利 :CN111950696A ,2020-11-17

[9]

基于T‑S模糊Elman神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

付宏宇 ;

钱素琴 .

中国专利 :CN106971238A ,2017-07-21

[10]

基于粒子群优化的卷积神经网络短期电力负荷预测方法 [P].

葛磊蛟 ;

郑轶文 .

中国专利 :CN119940399A ,2025-05-06

← 1 2 3 4 5 →