一种基于多周期角度的居民用电量预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311714232.9

申请日：

2023-12-14

公开(公告)号：

CN117410989B

公开(公告)日：

2024-02-23

发明(设计)人：

马勇苏家俊邹健邵诗韵金昌昊唐夲李京伟

申请人：

江西师范大学

申请人地址：

330000 江西省南昌市高新区紫阳大道99号

IPC主分类号：

H02J3/00

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/06 G06F18/2131 G06F18/25 G06N3/0464 G06N3/045 G06F123/02

代理机构：

南昌熠星知识产权代理有限公司 36129

代理人：

艾秋香

法律状态：

授权

国省代码：

江西省南昌市

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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
2024-02-23	授权	授权
2024-02-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/00申请日:20231214
2024-01-16	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于多周期角度的居民用电量预测方法 [P].

马勇 ;

苏家俊 ;

邹健 ;

邵诗韵 ;

金昌昊 ;

唐夲 ;

李京伟 .

中国专利 :CN117410989A ,2024-01-16

[2]

一种居民用电量预测方法 [P].

郭丽丽 ;

曹凯 ;

郭建勋 ;

郭翱杰 ;

赵卫华 ;

张哲 ;

尹璐 ;

张小晓 ;

李冰洋 ;

孙泽裕 ;

任远 .

中国专利 :CN119831630A ,2025-04-15

[3]

一种基于消费因子的居民用电量预测方法 [P].

夏飞 ;

孟珊珊 ;

彭道刚 ;

彭运赛 ;

柴闵康 ;

张洁 ;

蒋碧鸿 .

中国专利 :CN109598369A ,2019-04-09

[4]

一种居民用电量短期预测方法 [P].

廖磊 ;

何景彦 ;

袁辉 ;

钟伟 ;

刘远帆 ;

刘言 ;

向威征 .

中国专利 :CN118247082A ,2024-06-25

[5]

一种基于电器化指数的居民用电量预测方法 [P].

夏飞 ;

彭运赛 ;

彭道刚 ;

孟珊珊 ;

柴闵康 ;

张洁 ;

蒋碧鸿 .

中国专利 :CN109359780B ,2019-02-19

[6]

基于深度学习和联邦学习的居民用电量预测方法 [P].

曹有霞 ;

陈曦鸣 ;

周开保 ;

段玉卿 ;

王品 ;

汤旭 ;

张世康 ;

李智 ;

陶红尘 ;

常乐 ;

倪妍妍 ;

陆钦 ;

王维胜 ;

傅杨柳 ;

魏敏俊 ;

胡婧 ;

刘梅 .

中国专利 :CN118052331A ,2024-05-17

[7]

一种居民用电量预测方法、系统及存储介质 [P].

汤新杰 ;

刘洋海 ;

张捷 ;

雷小林 ;

吴志敏 ;

陈思龙 ;

黄楚晴 ;

丘文广 ;

徐扬 ;

王文颉 ;

曾雅怡 .

中国专利 :CN113780660A ,2021-12-10

[8]

一种居民用电量预测方法、系统及存储介质 [P].

汤新杰 ;

刘洋海 ;

张捷 ;

雷小林 ;

吴志敏 ;

陈思龙 ;

黄楚晴 ;

丘文广 ;

徐扬 ;

王文颉 ;

曾雅怡 .

中国专利 :CN113780660B ,2024-02-13

[9]

基于机器学习的居民用电量预测方法、装置、设备及介质 [P].

赵卫华 ;

张哲 ;

尹璐 ;

陈樱绮 ;

侯佩佩 ;

任远 ;

郭丽丽 ;

付国栋 .

中国专利 :CN117494947A ,2024-02-02

[10]

基于大数据的居民用电量预测以及调度系统和方法 [P].

赵地 ;

王书禹 ;

武兵 ;

钟恩涛 ;

李战强 ;

李静 ;

党飞 ;

栾鑫 ;

袁野 ;

李春生 ;

程文华 ;

冯迎迎 ;

李亚强 ;

郭天一 ;

杨霖 .

中国专利 :CN118396326A ,2024-07-26

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