一种用于多采样时间的建筑电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114330642A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111429449.6

    申请日:2021-11-29

    摘要: 本发明提出了一种用于多采样时间的建筑电力负荷预测方法,包括:获取建筑电力负荷的历史数据,将历史数据插值扩展成时间步数量相同的扩展数据,将扩展数据划分为训练集和测试集;将训练集标准化处理为样本数据,根据样本数据训练LSTM模型的网络参数;获取LSTM模型最后一个时间步输出的第一响应量,将第一响应量输入LSTM模型,得到LTSM模型输出的第二响应量,结合测试集对网络参数进行优化;将最后一个时间步的第二响应量输入优化后的LSTM模型进行实时预测,得到建筑电力负荷在未来时段的预测序列。通过线性插值扩展,使异步采样的数据转化为时间步相同的时间序列,解决了不同用电设备之间采样时间不统一的问题,进而提高了LSTM模型预测结果的准确性。