基于深度信念网络的燃料电池微电网负荷预测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510914931.0

申请日：

2025-07-03

公开(公告)号：

CN120414539A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

窦真兰孙俭琚洁华张莹张春雁黄子硕陈银辉刘营芳陈佳盈夏世超

申请人：

国网上海市电力公司

申请人地址：

200122 上海市浦东新区源深路1122号

IPC主分类号：

H02J3/00

IPC分类号：

H02J3/38 G06F18/15 G06F18/2113 G06F18/2131 G06F18/25 G06N3/044 G06N3/047 G06N3/088 G06N3/09

代理机构：

北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689

代理人：

赵卿

法律状态：

授权

国省代码：

上海市市辖区

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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
2025-09-23	授权	授权
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/00申请日:20250703
2025-08-01	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度信念网络的燃料电池微电网负荷预测方法及系统 [P].

窦真兰 ;

孙俭 ;

琚洁华 ;

张莹 ;

张春雁 ;

黄子硕 ;

陈银辉 ;

刘营芳 ;

陈佳盈 ;

夏世超 .

中国专利 :CN120414539B ,2025-09-23

[2]

一种基于深度信念网络的电力负荷预测方法及系统 [P].

孔祥玉 ;

胡天宇 ;

李闯 ;

郭家良 ;

屈璐瑶 ;

田龙飞 ;

邓泽强 .

中国专利 :CN110580543A ,2019-12-17

[3]

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

[4]

一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法 [P].

张籍 ;

刘慧 ;

方仍存 ;

谢东 ;

陈峰 ;

高晓晶 ;

赵雄光 ;

鄢晶 ;

汪颖翔 ;

周玉洁 ;

陈竹 ;

王亚捷 ;

薛儒涛 ;

陈艳波 .

中国专利 :CN108122173A ,2018-06-05

[5]

基于深度信念网络的质子交换膜燃料电池性能预测及寻优方法 [P].

杨悦 ;

徐博识 ;

李洪伟 ;

杜长河 ;

洪文鹏 .

中国专利 :CN111200141A ,2020-05-26

[6]

基于孪生网络的电力负荷预测方法及系统 [P].

王克佳 ;

李雪 .

中国专利 :CN116865261B ,2024-03-15

[7]

一种基于深度学习的微电网短期负荷预测方法 [P].

邓长虹 ;

李丰君 .

中国专利 :CN109934392A ,2019-06-25

[8]

基于深度神经网络组合模型的配电网短期负荷预测方法 [P].

王宝华 ;

张弛 ;

张文惠 ;

王大飞 .

中国专利 :CN113393339A ,2021-09-14

[9]

基于深度学习的电力负荷预测方法及预测系统 [P].

胡博 ;

王义贺 ;

刘育博 ;

杨超 ;

何金松 ;

赵桓萱 ;

徐建铁 ;

张戈 ;

刘碧琦 ;

张皓翔 ;

齐俊 .

中国专利 :CN115358473A ,2022-11-18

[10]

一种基于大数据的微电网负荷预测方法及系统 [P].

李振国 ;

苏春娜 ;

张亮 ;

庞永新 .

中国专利 :CN119477013A ,2025-02-18

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