电力短期负荷预测方法和装置

    公开(公告)号:CN109657844A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811433283.3

    申请日:2018-11-28

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了电力短期负荷预测方法和装置,其中方法包括:基于日负荷曲线对历史数据的日类型进行划分;将获得的每一个日类型包含的历史日负荷信息及选定的特征数据作为输入,以预测的日负荷值作为输出分别建立针对不同日类型的若干多元线性回归预测模型;基于TensorFlow深度学习模型对建立的若干多个多元线性回归预测模型进行训练、参数调优和验证,得到针对不同日类型的短期负荷预测模型。本发明能够依据节假日和日负荷曲线等信息,自动划分日类型;采用多元线性回归模型,综合考虑节假日和天气变化对负荷的影响;在深度学习框架下按日类型自动训练并调优,得到三种短期负荷预测模型,并计算得到较准确的负荷预测值。