一种区域配电网短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN112116144B

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202010964182.X

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域,具体公开了一种基于孪生网络分类法、灰狼算法以及长短时记忆网络的区域配电网短期负荷预测方法。该负荷预测方法的步骤如下:首先应用孪生网络分类法对历史负荷数据进行提取与分类,根据预测日的负荷情况来确定输入特征的类别,提取对预测日负荷具有强相关性的负荷作为输入,解决了当前有效输入变量选择困难、计算步骤繁琐的问题;然后应用灰狼算法对长短时记忆网络预测模型进行参数优化选取,输入最优参数并对长短时记忆网络预测模型进行训练与测试,得到该预测日下的负荷预测值。本发明方法有效解决了现有预测模型效率低、运行成本较高、缺乏自适应能力的问题。

    一种区域配电网短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN112116144A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010964182.X

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域,具体公开了一种基于孪生网络分类法、灰狼算法以及长短时记忆网络的区域配电网短期负荷预测方法。该负荷预测方法的步骤如下:首先应用孪生网络分类法对历史负荷数据进行提取与分类,根据预测日的负荷情况来确定输入特征的类别,提取对预测日负荷具有强相关性的负荷作为输入,解决了当前有效输入变量选择困难、计算步骤繁琐的问题;然后应用灰狼算法对长短时记忆网络预测模型进行参数优化选取,输入最优参数并对长短时记忆网络预测模型进行训练与测试,得到该预测日下的负荷预测值。本发明方法有效解决了现有预测模型效率低、运行成本较高、缺乏自适应能力的问题。

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