[发明专利]一种基于TCN-BP的短期负荷预测方法、系统及设备

摘要

本发明公开了一种基于TCN‑BP的短期负荷预测方法、系统及设备，包括如下步骤：采集负荷数据及主要气象因素数据；对数据进行预处理和灰色关联度分析；将气象因素数据分为时序性和非时序性数据，对历史时序性数据进行TCN降维处理；以降维处理后的数据和非时序性数据为输入，负荷数据为输出，代入BP神经网络进行训练直到网络收敛；利用训练完成的反传网络完成负荷预测，输出负荷预测数据。本发明基于传统的BP神经网络，融合TCN时间卷积神经网络对短期负荷进行预测，可以克服传统BP神经网络基于梯度训练的缺点，同时能够有效提高收敛速度，可有效提高短期负荷预测的精度。