版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
一种基于改进VGG16卷积神经网络的短期负荷预测方法
专利申请号：CN202410624823.5
公 开 号：CN118659349A
发 明 人：朱善令 周宜昌 杨漾 鞠林浩 倪鹏飞 马振丽 李杰 李颖
代 理 人：王鑫康
代理机构：杭州杭诚专利事务所有限公司
专利类型：发明专利
申 请 日：20240917
公 开 日：20240520
专利主分类号：H02J3/00
摘 要：本发明公开了一种基于改进VGG16卷积神经网络的短期负荷预测方法，包括以下步骤：构造电力负荷热度图;基于VGG16网络结构改进工商业用户负荷预测模型;构建负荷预测模型训练样本集;基于改进VGG16网络的电力负荷训练;基于改进VGG16网络的电力负荷预测。上述技术方案通过利用卷积神经网络算法的工商业用户短期负荷预测方法，根据历史数据构造工商业用户电力负荷热度图，并以此作为卷积神经网络的输入，将工商业用户未来24小时的用电需求作为输出，实现用能特征复杂、多变的工商业用户负荷预测。
