一种基于深度学习的配电网负荷预测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410892246.8

申请日：

2024-07-04

公开(公告)号：

CN118940880A

公开(公告)日：

2024-11-12

发明(设计)人：

唐学用罗宁陈青缪茂龙家焕赵晴雨刘金森郑飞王杰陈露东陈波张裕刘喜成张鹏城全圣柏

申请人：

贵州电网有限责任公司

申请人地址：

550002 贵州省贵阳市南明区滨河路17号

IPC主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/0637 G06Q50/06 G06N3/0464 G06N3/08 G06F18/213 G06F18/25 G06F18/27 H02J3/00

代理机构：

南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272

代理人：

陈加宾

法律状态：

公开

国省代码：

贵州省贵阳市

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
2024-11-12	公开	公开
2024-11-29	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/04申请日:20240704

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的配电网线路负荷预测方法 [P].

陈锦植 ;

梁宏池 ;

陈超锋 ;

苏建新 ;

林锦灿 ;

陈琪 ;

陈金星 ;

陈剑 ;

陈利娜 ;

柳卫明 ;

洪云飞 ;

罗莹莹 ;

彭积城 ;

刘毅 ;

刘海琼 ;

郑梦娜 ;

王耀 ;

郭煌 .

中国专利 :CN112836876A ,2021-05-25

[2]

基于智能融合终端的深度学习配电网负荷预测系统及方法 [P].

周通 ;

杨瑛哲 ;

杨帆 ;

宋莉 ;

刘千金 ;

刘宇飞 ;

倪娜 ;

王佳玉 ;

徐健菲 .

中国专利 :CN118889381A ,2024-11-01

[3]

一种配电网负荷预测方法及系统 [P].

潘世瑶 ;

王楠 ;

丁浩 .

中国专利 :CN114819280A ,2022-07-29

[4]

一种基于深度学习的微电网负荷预测方法 [P].

王非 ;

陈梦丹 .

中国专利 :CN110232476B ,2019-09-13

[5]

一种基于集成学习的交直流配电网负荷预测方法 [P].

柳伟 ;

杨镇宁 ;

朱肖镕 ;

李娜 ;

阮思洁 ;

徐洲 ;

张俊芳 .

中国专利 :CN110707763B ,2020-01-17

[6]

配电网负荷预测的方法及系统 [P].

刘志文 ;

董旭柱 ;

郑锋 ;

孔祥玉 ;

吴争荣 ;

陈立明 .

中国专利 :CN107730039A ,2018-02-23

[7]

一种有源配电网净负荷概率预测方法 [P].

熊俊杰 ;

郑雅铭 ;

饶臻 ;

曾伟 ;

赵伟哲 ;

匡德兴 ;

程晨闻 ;

顾伟 ;

陈中 ;

花为 ;

徐青山 ;

吴在军 ;

郑舒 ;

黄绍真 ;

张国秦 .

中国专利 :CN115409296A ,2022-11-29

[8]

基于深度学习的电网负荷预测方法、系统、设备及介质 [P].

不公告发明人 .

中国专利 :CN113792828A ,2021-12-14

[9]

一种配电网负荷预测方法 [P].

吴昌 ;

毛以军 ;

吴一峰 ;

留益斌 ;

任娴婷 ;

李震 ;

杨春华 ;

王继军 ;

张思 ;

黄远平 ;

杨向明 ;

徐红泉 ;

黄炎阶 .

中国专利 :CN110766190A ,2020-02-07

[10]

一种配电网中期负荷分解-集合预测方法及系统 [P].

邓威 ;

李勇 ;

张帝 ;

朱吉然 ;

郭钇秀 ;

康童 ;

游金梁 ;

任奇 ;

任磊 ;

唐海国 ;

刘奕 ;

周可慧 .

中国专利 :CN115062864A ,2022-09-16

← 1 2 3 4 5 →