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工业用电负荷预测方法、系统及其存储介质

1000   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:27:46
本申请公开了一种工业用电负荷预测方法、系统及其存储介质，通过改进的K‑means聚类方法对用户生产模式进行识别，并按不同的模式分别采用强化学习与PSO‑LSSVM相结合的算法对用户未来的负荷值进行预测。以不同的生产模式作为先决条件进行预测，考虑到LSSVM的参数选择问题使用PSO算法进行改进，为了避免粒子群优化陷入局部最优解的问题，使用Q‑Learning强化学习.最终能够对不同地区、不同行业、不同生产方式负荷特性变化的工业企业用户负荷情况进行负荷预测。
声明：
“工业用电负荷预测方法、系统及其存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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