[发明专利]一种负荷预测的方法、装置及电子设备

摘要

本发明公开了一种负荷预测的方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取时间系列数据和能源特征数据；对所述时间系列数据和所述能源特征数据进行预处理，以得到训练数据和测试数据；构建基于深层信念网络和长短期记忆模型算法的第一负荷预测模型；基于所述训练数据对所述第一预测模型进行训练，得到第二负荷预测模型；将待预测特征数据输入所述第二预测模型，以得到特定时间序列数据对应的负荷预测值。将DBN(深度信念网络)和lstm算法，bp神经网络算法串联结合起来进行负荷的预测，DBN具有很强的特征提取能力和降维能力，可以用DBN来提取数据的特征来对数据本身的特性进行更好的表达，从而对数据的预测起到良好的促进作用，提高了热负荷预测的准确性。