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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)上海市電力公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120414539B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510914931.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由竇真蘭;孫儉;琚潔華;張瑩;張春雁;黃子碩;陳銀輝;劉營(yíng)芳;陳佳盈;夏世超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：步驟1，采集電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和燃料電池運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；步驟2，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，確定最優(yōu)特征組合作為訓(xùn)練集；步驟3，設(shè)置深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，將訓(xùn)練集輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算訓(xùn)練后模型的第一評(píng)估指標(biāo)，確定最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)；步驟4，通過(guò)不同的訓(xùn)練參數(shù)對(duì)基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)的模型進(jìn)行訓(xùn)練并計(jì)算第一評(píng)估指標(biāo)和第二評(píng)估指標(biāo)，求解最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)，優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明能夠優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)使其適應(yīng)燃料電池微電網(wǎng)運(yùn)行預(yù)測(cè)需求，從而提升負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、響應(yīng)性與穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的燃料電池微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 步驟1，采集電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和燃料電池運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟2，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，確定最優(yōu)特征組合作為訓(xùn)練集； 步驟3，設(shè)置深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，將訓(xùn)練集輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算訓(xùn)練后模型的第一評(píng)估指標(biāo)；結(jié)合第一評(píng)估指標(biāo)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)，確定最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)；其中，所述第一評(píng)估指標(biāo)由均方誤差MSE、均方根誤差RMSE、平均絕對(duì)誤差MAE和決定系數(shù)R2通過(guò)加權(quán)組合的方式得到； 步驟4，通過(guò)不同的訓(xùn)練參數(shù)對(duì)基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)的深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練并計(jì)算第一評(píng)估指標(biāo)和第二評(píng)估指標(biāo)，求解最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)；結(jié)合最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)和最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；所述第二評(píng)估指標(biāo)包括響應(yīng)速度適應(yīng)性指標(biāo)和波動(dòng)特性匹配指標(biāo)。

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