一种深度学习多模型的电动汽车充电站短期负荷预测方法2024.pdf专利下载
深度学习模型集成:提高预测准确性的方法 #生活技巧# #学习技巧# #深度学习技巧#
2024-03-18 07:26:04 发布于四川 0
申请专利号:CN202311716618.3 公开(公告)日:2024-03-12 公开(公告)号:CN117691591A 申请人:国网江西省电力有限公司信息通信分公司摘要:本发明公开了一种深度学习多模型的电动汽车充电站短期负荷预测方法,包括CNN主模块、LSTM主模块和Transformer主模块,融合CNN获取的负荷曲线特征、LSTM获取的上下文信息和Transformer中多注意力机制获取的全局信息;本发明所提方法综合了两种输入输出方式的结果,一种是输入为同时刻的多维历史数据、输出为同时刻的预测数据,一种是输入为相邻的多维历史与预测数据、输出为相邻时刻的预测数据,提升电动汽车充电站短期负荷预测的准确性。
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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117691591 A (43)申请公布日 2024.03.12 (21)申请号 202311716618.3 G06N 3/045 (2023.01) G06N 3/0499 (2023.01) (22)申请日 2023.12.14 G06F 18/213 (2023.01) (71)申请人 国网江西省电力有限公司信息通信 G06F 18/25 (2023.01) 分公司 G06Q 50/06 (2024.01) 地址 330000 江西省南昌市南昌高新技术 产业开发区昌东大道7077号 (72)发明人 熊小舟 胡兵 褚红亮 余腾龙 汪庆文 王松 (74)专利代理机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 11246 专利代理师 丁华 (51)Int.Cl. H02J 3/00 (2006.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/0442 (2023.01) 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 (54)发明名称 一种深度学习多模型的电
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