[发明专利]基于回声状态网络的电力负荷预测方法、装置及设备

摘要

本发明公开了一种基于回声状态网络的电力负荷预测方法，包括：将电力负荷时间序列数据集划分为时间序列训练数据集和时间序列测试数据集，将时间序列训练数据集输入到依赖关系不同的多个回声状态网络中，将得到的各不同时间尺度的储备池状态进行拼接，得到各拼接后储备池状态矩阵。利用岭回归对各拼接后储备池状态矩阵进行训练，得到输出层权重。将时间序列测试数据集输入到各回声状态网络，结合输出层权重预测时间序列数据集下一预设时刻的电力负荷值。本申请提高了预测过程所用模型的鲁棒性，较大地提高了对电力负荷值的预测精度。本发明还公开了一种基于回声状态网络的电力负荷预测装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

主权项

1.一种基于回声状态网络的电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取电力负荷时间序列数据集，并将所述电力负荷时间序列数据集按预设比例划分为时间序列训练数据集和时间序列测试数据集；将所述时间序列训练数据集输入到依赖关系不同的多个回声状态网络中，分别得到所述时间序列训练数据集中各预设时刻的电力负荷数据集分别对应的不同时间尺度的储备池状态，并分别将各预设时刻的电力负荷数据集对应的各所述储备池状态进行拼接，得到各预设时刻的电力负荷数据集分别对应的拼接后储备池状态矩阵；利用岭回归对各所述拼接后储备池状态矩阵进行训练，得到输出层权重；将所述时间序列测试数据集输入到各所述回声状态网络中，并结合所述输出层权重预测所述电力负荷时间序列数据集下一预设时刻的电力负荷值。