一种基于LSTM深度学习的供暖热负荷预测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN114118571A
(43)申请公布日2022.03.01

(21)申请号CN202111408084.9

(22)申请日2021.11.24

(71)申请人西安西热电站信息技术有限公司;华能山东发电有限公司;华能国际电力股份有
限公司日照电厂

地址710075陕西省西安市高新区火炬大厦11层B座

(72)发明人徐创学谢云明李杰王垚王成华陈为钢

(74)专利代理机构61215西安智大知识产权代理事务所

代理人弋才富

(51)Int.CI
G06Q10/04(20120101)
G06Q10/06(20120101)
G06Q50/06(20120101)
G06F16/2458(20190101)
G06N3/04(20060101)

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种基于LSTM深度学习的供暖热
负荷预测方法

(57)摘要

一种基于LSTM深度学习的供暖热
负荷预测方法，首先采集热负荷及天气历
史数据得到序列数据集，进行归一化处
理；将准备好的数据按比例分成训练集和

测试集，建立供暖负荷LSTM网络模型，
调整网络内部参数，用训练集数据完成

LSTM模型拟合；将预测与测试数据结
合，用来进行模型的过拟合评估；模型评
估验证后，将在线采样的数据输入到验证

好的LSTM网络对未来时间的供暖负荷值
进行预测。最后，对现有的模型进行优化

升级，循环提升LSTM模型的预测精度；
本发明LSTM能够在更长的序列中有更佳
的表现，基于LSTM深度学习的供暖热负
荷预测方法，能长期记录所需数据和在线
预测，预测周期长、预测热负荷精度高，
满足供热企业的一个供暖季热负荷预测要
求。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

2022-03-01公开发明专利申请公布

实质审查的生效IPC(主分
类):G06Q10/04专利申请
2022-03-18实质审查的生效
号:2021114080849申请

日:20211124

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