基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法
摘要:
本发明公开了基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法,该方法包括以下步骤:获取数据并预处理;完成对园区不同单位主体能耗行为的聚类分析;对不同园区用户下一时刻的负荷行为聚类结果进行预测;得到园区最终的短期负荷预测结果;将负荷数据及其对应数据分为训练集和验证集;将输入向量之后固定时间的实际负荷作为模型输出的训练目标;选择验证集表现最好的模型作为训练结果;在实际环境中运行长短期记忆模型,且当预测值和实际值出现较大偏差时,将最新数据加入训练集再次训练模型。有益效果:本发明提出的方法有效融入园区用户每日能耗行为特征进行短期负荷预测,可以有效提升预测精度。
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