基于粒子群优化的卷积神经网络短期电力负荷预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411973880.0

申请日：

2024-12-30

公开(公告)号：

CN119940399A

公开(公告)日：

2025-05-06

发明(设计)人：

葛磊蛟郑轶文

申请人：

天津大学

申请人地址：

300072 天津市南开区卫津路92号

IPC主分类号：

G06N3/04

IPC分类号：

G06Q50/06 G06N3/006 G06N3/0464 G06F18/22 H02J3/00

代理机构：

天津盛理知识产权代理有限公司 12209

代理人：

王雨晴

法律状态：

公开

国省代码：

天津市市辖区

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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
2025-05-06	公开	公开
2025-05-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/04申请日:20241230

共 50 条

[1]

基于粒子群和BP神经网络的短期电力负荷预测方法 [P].

徐光年 ;

冯悦鸣 ;

叶宇清 ;

黄竹志 ;

钱锋强 ;

顾卫华 ;

刘群 ;

舒能文 ;

潘克勤 ;

储建新 ;

宓均良 ;

王奇 .

中国专利 :CN103729695A ,2014-04-16

[2]

基于信息融合卷积神经网络模型的短期电力负荷预测方法 [P].

许言路 ;

邓卓夫 ;

卢悦 ;

王小杭 ;

张建森 .

中国专利 :CN109543901A ,2019-03-29

[3]

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

[4]

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

[5]

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

[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]

一种基于粒子群优化LSTM算法的短期电力负荷预测方法 [P].

奚梦婷 ;

沈力 ;

刘子寒 ;

查俊杰 ;

陆佳鑫 ;

朱佳佳 ;

李博 ;

刘友春 .

中国专利 :CN118195050A ,2024-06-14

[8]

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

[9]

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

[10]

基于卷积神经网络和粒子群优化算法的钢板裂纹定位方法 [P].

鞠晓臣 ;

赵欣欣 ;

左照坤 ;

郭辉 ;

王亚伟 ;

李彬洋 ;

向琪芪 ;

王丽 .

中国专利 :CN119312075A ,2025-01-14

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