[发明专利]一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和系统在审
| 申请号： | 202310886684.9 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116933010A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 戴人杰;卫思明;张健荣;徐修能;周雄明 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/24;G06F18/25;G06N3/04;G06N3/084;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 上海兆丰知识产权代理事务所(有限合伙) 31241 | 代理人： | 蒋秋红 |
| 地址： | 200122 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法，主要步骤包括：首先对数据进行预处理，收集电力系统的实际负载率和额定负载率，对数据进行预处理，其次对收集到的多个数据源融合，得到包含更多信息的数据集，用DBN模型对数据集进行训练，建立电力系统负载率预测模型，使用验证集对模型验证，将训练好的模型对新数据进行预测，预测出电力系统的负载率，根据预测结果和外部因素数据，分析电力系统的实际负载率，根据分析结果，及时更新模型，提高预测精度和适应性。通过对负载率的分析和评价，可以提高电力系统的安全性和稳定性，同时确保电力系统的安全运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 融合 深度 学习 负载 分析 评价 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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