[发明专利]配电网负荷预测的方法及系统

摘要

本发明涉及配电网负荷预测的方法及系统。所述方法包括根据配电网历史负荷影响因子和待预测区域的历史负荷值，按照时间信息得到无监督训练样本集、有监督训练样本集和测试样本集；根据无监督训练样本集，对预先建立的负荷预测模型中的DBN模型层进行逐层无监督训练；所述负荷预测模型包括DBN模型层以及线性神经网络层；将所述无监督训练得到的网络参数作为所述负荷预测模型的网络参数初始值；根据所述有监督训练样本集对经过负荷预测模型进行有监督训练，得到最优负荷预测模型；利用所述最优负荷预测模型对所述测试样本集进行测试，得到待预测区域的负荷预测值。本发明能够实现对智能电网环境下多种因素影响的高精度负荷预测。

主权项

一种配电网负荷预测的方法，其特征在于，包括：根据配电网历史负荷影响因子和待预测区域的历史负荷值，按照时间信息构建多个数据集；根据所述多个数据集得到无监督训练样本集、有监督训练样本集和测试样本集；根据所述无监督训练样本集，对预先建立的负荷预测模型中的DBN模型层进行逐层无监督训练；所述负荷预测模型包括：DBN模型层以及线性神经网络层；所述负荷预测模型以配电网历史负荷影响因子作为输入向量，以待预测区域的负荷预测值作为输出向量；将所述无监督训练得到的网络参数作为所述负荷预测模型的网络参数初始值；根据所述有监督训练样本集，对所述负荷预测模型进行有监督训练，得到最优负荷预测模型；利用所述最优负荷预测模型对所述测试样本集进行测试，得到待预测区域的负荷预测值。