基于K均值聚类与BI-LSTM神经网络的电负荷预测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110328339.4

申请日：

2021-03-26

公开(公告)号：

CN113033898A

公开(公告)日：

2021-06-25

发明(设计)人：

郑亚锋高宇峰但伟魏振华屠学伟王春雨桑士杰

申请人：

申请人地址：

100095 北京市海淀区地锦路6号院3号楼

IPC主分类号：

G06Q1004

IPC分类号：

G06Q5006 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11594

代理人：

张迎新;史光伟

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-07-13	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 10/04 申请日:20210326
2021-06-25	公开	公开

共 50 条

[1]

基于K-均值聚类RBF神经网络的企业用电负荷预测方法 [P].

张杭 ;

刘云 .

中国专利 :CN105590174A ,2016-05-18

[2]

基于LSTM神经网络的电力负荷预测方法、装置及系统 [P].

栾乐 ;

汤毅 ;

葛馨远 ;

刘田 ;

陈国炎 ;

周凡珂 ;

陈海涛 ;

彭和平 .

中国专利 :CN110909941B ,2020-03-24

[3]

基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法 [P].

宋磊 ;

董添 ;

王雨薇 ;

王静 ;

陈沛光 ;

石晶 ;

王勇 ;

王冬 ;

石伊可 ;

张圆美 ;

李君慧 ;

刘云 .

中国专利 :CN115549082A ,2022-12-30

[4]

基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法 [P].

宋磊 ;

董添 ;

王雨薇 ;

王静 ;

陈沛光 ;

石晶 ;

王勇 ;

王冬 ;

石伊可 ;

张圆美 ;

李君慧 ;

刘云 .

中国专利 :CN115549082B ,2025-02-07

[5]

一种考虑改进谱聚类与Bi-LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法 [P].

李练兵 ;

李东颖 ;

张佳伟 ;

李脉 ;

董晓红 ;

李思佳 ;

李佳祺 ;

刘汉民 ;

刁嘉 ;

李明 ;

任杰 ;

王阳 ;

赵建华 ;

王海 ;

张文煜 ;

袁冬冬 ;

姚帅亮 ;

张海欣 .

中国专利 :CN113255900A ,2021-08-13

[6]

一种基于深度学习的Bi-LSTM的电负荷预测方法 [P].

蔡昌春 ;

陶媛 ;

邓志祥 ;

刘昊林 .

中国专利 :CN110222901A ,2019-09-10

[7]

基于K均值聚类与Elman神经网络的锂电池容量在线预测方法 [P].

张登峰 ;

李伟宸 ;

徐凯 ;

陆宝春 .

中国专利 :CN110687452B ,2020-01-14

[8]

基于Transformer和Bi-LSTM的电力负荷预测方法及系统 [P].

肖克江 ;

曾炫宇 ;

邱家瑞 ;

方烁 ;

朱广杰 ;

符志雄 ;

彭绍婷 .

中国专利 :CN117638860A ,2024-03-01

[9]

一种基于LSTM神经网络的电力负荷预测方法 [P].

葛军 .

中国专利 :CN114723176A ,2022-07-08

[10]

基于Bi-LSTM和双重注意力机制的负荷预测方法 [P].

马斌 ;

王吉文 ;

戴长春 ;

刘路登 ;

田宏强 ;

吴旭 ;

李有亮 ;

金林林 ;

刘梅 ;

刘丽新 ;

张冬 ;

李成 ;

冯陈晨 .

中国专利 :CN117833231A ,2024-04-05

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