| 一种基于联邦图神经网络的电力负荷预测方法 |
| 王峰; 曹宇航; 刘立; 鲜学丰; 方立刚; 卜峰
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| 2023-09-29
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| 原始专利权人 | 苏州市职业大学(苏州开放大学)
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| 授权国家 | 中国
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| 摘要 | 本发明公开了一种基于联邦图神经网络的电力负荷预测方法，包括如下步骤：S1数据采集：S2数据处理；S3构建图神经网络；S4超节点构建；S5构建全局图结构。本发明提出了一种基于联邦图神经网络的电力负荷预测方法，该方法将每个地区的超节点，通过预测超节点间的链接获得超节点的图结构，从而训练图神经网络模型。 |
| 申请日期 | 2023-07-14
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 实质审查
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| 申请号 | CN202310868553.8
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| 公开（公告）号 | CN116826743A
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| IPC 分类号 | H02J3/00
; G06Q10/04
; G06Q50/06
; G06N3/042
; G06N3/048
; G06N3/08
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| 专利代理人 | 丁燕华
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| 代理机构 | 北京中济纬天专利代理有限公司
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| 专利类型 | 发明申请
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/162268
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| 专题 | 国家开放大学江苏分部
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| 作者单位 | 苏州市职业大学(苏州开放大学)
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| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
王峰,曹宇航,刘立,等. 一种基于联邦图神经网络的电力负荷预测方法[P]. 2023-09-29.
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文件名：
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CN202310868553.8.PDF
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格式：
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Adobe PDF
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