楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质.pdf
猫巷****松臣
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楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明实施例公开了楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质。该方法包括:确定当前楼宇的场景信息,并按照场景信息获取当前楼宇的用户用电数据;根据用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合,得到场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数;确定蒙特卡洛模拟算法的算法参数,并根据用户用电数据确定当前楼宇的场景特征参数;将目标高斯分布概率密度函数、算法参数以及场景特征参数输入至蒙特卡洛模拟算法中进行模拟,获得当前楼宇的负荷预测结果。通过采用上述方案,通过确定当前楼宇的场景信息,考虑到了用户用电数据的不同特征,从而
电力负荷预测方法、装置、设备与存储介质.pdf
本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、设备以及计算机可读存储介质,所述方法通过将预设时间段的非结构化数据输入卷积神经网络中后用Transformer编码器模型进行特征赋权,能够给予重要特征更多的权重,并采用引入attention机制的双向LSTM对结构化数据进行特征提取,能够从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息,最后采用特征向量拼接的方式将第一特征向量和第二特征向量拼接输入到全连接神经网络中来预测电力负荷,有效提高了电力负荷预测结果的准确性。
天然气负荷预测方法、装置、设备、介质.pdf
本申请提供一种天然气负荷预测方法、装置、设备、介质,应用于天然气负荷技术领域,包括:步骤1:根据获取的天然气的原始数据中的流量数据的绝对中位差对原始数据中的异常数据进行剔除处理,得到样本数据;步骤2:将样本数据输入由循环神经网络和全连接神经网络组成的训练模型中进行模型训练,得到天然气负荷的预测模型;步骤3:根据预测模型进行天然气负荷预测。通过异常值处理和由循环神经网络和全连接神经网络组成的训练模型,得到用于天然气负荷预测的预测模型,预测效果明显提高。
数据中心的负荷预测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明实施例提供一种数据中心的负荷预测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取多个历史时刻的目标数据;目标数据包括数据中心的负荷数据及多个类型的与负荷数据相关的特征数据;将待预测时刻之前多个历史时刻的数据中心负荷及多个类型的与负荷数据相关的特征数据输入到训练后的负荷预测模型,得到数据中心负荷预测结果;模型用于基于历史时刻的目标数据和预测出的未来时刻的特征数据,对未来时刻的数据中心的负荷进行预测。本发明实施例的方法通过探索出有价值的未来时刻的特征数据,并根据探索出的特征数据指导历史时刻的目标数据进行负荷
机器负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种机器负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及计算机技术领域。该方法通过获取机器在目标预测时段对应的相似负荷序列以及目标预测时段之前的第四负荷序列,将其输入到机器学习模型,以提高模型预测精度。该相似负荷序列在时间上、数值上和分布趋势上,与待预测序列存在较大的相似性,能够体现负荷变化的规律性和周期性,将其作为模型的输入,模型能够自适应学习、提取出负荷变化的相似性规律,进而预测得到更准确的负荷序列。