买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116681157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310551400.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法是由关天一;许崇洋;梁悦;关守平设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法，涉及电力负荷预测技术领域。该方法采用改进的LUBE方法，构造具有区间数据输入的迭代BP神经网络模型；再将PIs的覆盖率PICP以及PIs的平均宽度PIAW作为评估预测区间PI质量的两个指标，采用基于覆盖宽度的准则CWC构造电力负荷预测的优化目标函数；最后采用粒子群算法对迭代神经网络模型进行参数更新，最终找到一个最优粒子，使得目标函数具有最小的CWC值。该方法构建区间迭代的神经网络模型，可以克服电力负荷预测的干扰因素复杂、信息比较单一的缺点，能够更好的实现电力负荷的多步预测，具有良好泛化能力和训练效果。

本发明授权基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预报区间神经网络的电力负荷多步区间预测方法，其特征在于：采用改进的LUBE方法，构造具有区间数据输入的迭代神经网络模型NN，进而预测多步区间的电力负荷值； 所述方法具体包括以下步骤： 步骤1、采用改进的LUBE方法，构造具有区间数据输入的迭代BP神经网络模型； 对现有LUBE方法构建的BP神经网络进行改进，将BP神经网络的每一个输入点值分解为下界和上界相等的两个点值输入，即将一个输入节点变成两个输入节点，形成区间输入区间输出的网络模型；将BP神经网络输出的两个节点，即代表预测区间PI的下界和上界值，反馈到输入的两个节点，形成区间迭代的网络结构； 步骤2、构造电力负荷预测的优化目标函数，将电力负荷多步区间预测问题转化成目标函数优化问题； 将PIs的多步覆盖率PICP以及PIs的多步平均宽度PIAW作为评估预测区间PI质量的两个指标，采用基于多步覆盖宽度的准则CWC构造电力负荷预测的优化目标函数； 所述PIs的多步覆盖率PICP是通过计算构建的PIs覆盖的目标值数量来测量的，它表示目标值将被预测结果的上界和下界覆盖的概率；PICP定义如下： ； 其中，为训练样本的总数量，H为预测步数，是一个Boolean变量，它表示PIs的覆盖行为；如果实际目标值被覆盖在BP神经网络的预测输出下界和上界之间，则；否则； 所述PIs的多步平均宽度PIAW定义如下： ； 其中，和表示对应于第h个训练样本的PIs的下界和上界；如果目标值的宽度是已知的，则PIAW能够被归一化，归一化的PIAW定义如下： ； 其中，R是实际目标值的范围，和分别表示实际目标值中的最大值和最小值； 步骤3、采用粒子群算法对迭代神经网络模型进行参数更新，最终找到一个最优粒子，使得目标函数具有最小的CWC值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。