融合时序分解和机器学习模型的短期负荷预测方法、系统及存储介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410644746.X

申请日：

2024-05-23

公开(公告)号：

CN118229119B

公开(公告)日：

2024-11-12

发明(设计)人：

高筱然窦迅牛鹏艺滕一诺倪培玉张嘉奕殷奕萌

申请人：

南京工业大学

申请人地址：

210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路5号

IPC主分类号：

G06Q10/0637

IPC分类号：

G06F17/15 G06F18/2415 G06F18/214 G06Q50/06

代理机构：

南京先科专利代理事务所(普通合伙) 32285

代理人：

何静

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省南京市

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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
2024-07-09	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/0637申请日:20240523
2024-11-12	授权	授权
2024-06-21	公开	公开

共 50 条

[1]

融合时序分解和机器学习模型的短期负荷预测方法、系统及存储介质 [P].

高筱然 ;

窦迅 ;

牛鹏艺 ;

滕一诺 ;

倪培玉 ;

张嘉奕 ;

殷奕萌 .

中国专利 :CN118229119A ,2024-06-21

[2]

融合时序预测模型和机器学习模型的备件需求预测方法 [P].

王浩业 ;

任爽 .

中国专利 :CN113127537A ,2021-07-16

[3]

基于相似周和深度学习模型的电动汽车短期负荷预测方法、装置及存储介质 [P].

叶永盛 ;

徐燕龙 ;

李阳 ;

褚家伟 ;

黎丽丽 ;

文斌 ;

程曦 ;

杨超 .

中国专利 :CN118245739A ,2024-06-25

[4]

基于数据分解和深度学习的短期负荷预测方法及系统 [P].

周水娟 ;

施国忠 ;

周守虎 .

中国专利 :CN120978710A ,2025-11-18

[5]

基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统 [P].

张倩 ;

丁津津 ;

王璨 ;

于洋 ;

高博 ;

徐斌 ;

谢毓广 ;

孙辉 ;

李远松 ;

张峰 ;

汪勋婷 ;

李圆智 ;

陈洪波 ;

何开元 ;

栾喜臣 ;

张骏 .

中国专利 :CN113159361A ,2021-07-23

[6]

短期负荷预测方法及装置、存储介质、终端 [P].

苏珈 ;

孙宏斌 ;

薛屹洵 ;

常馨月 ;

李泽宁 ;

邢娟 .

中国专利 :CN119362401A ,2025-01-24

[7]

综合能源系统短期负荷预测方法和装置、系统、存储介质 [P].

刘硕 ;

董晓亮 ;

于松泰 ;

刘敦楠 ;

李根柱 .

中国专利 :CN119312210A ,2025-01-14

[8]

短期负荷预测方法、系统以及存储介质 [P].

艾精文 ;

汪清 ;

张华赢 ;

徐青山 ;

陶思钰 ;

丁逸行 .

中国专利 :CN111199318A ,2020-05-26

[9]

基于张量分解个性化联邦学习的超短期负荷预测方法、系统及存储介质 [P].

江盼 ;

宋菊文 ;

吴正强 ;

范捷生 ;

卢久红 ;

靳永霞 ;

马世卿 ;

吴建 ;

赵建芳 ;

王明亮 .

中国专利 :CN120952102A ,2025-11-14

[10]

短期负荷预测方法、短期负荷预测模型训练方法及装置 [P].

赵蕾 .

中国专利 :CN111415050A ,2020-07-14

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