[发明专利]基于GAN网络和半监督回归的混合滚动短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于GAN网络和半监督回归的混合滚动短期负荷预测方法，GAN生成对抗网络由生成层G和判别层D组成，GAN的生成层可生成与真实值近似的虚拟数据样本，判别层接受生成的虚拟样本与真实样本两种输入，通过对两组真实值不一样的数据进行数据处理，生成一簇基于交叉熵的误差判别结果，并通过反向传播算法将误差反馈给生成层和判别层，通过迭代改变GAN模型中的数学参数修正GAN模型，通过训练好的GAN模型对负荷数据进行预测。本发明解决了传统GAN网络拟合不足的问题，并运用滚动自适应方法，解决了历史数据可能不充足的问题，可以实现一步预测和多步预测，并取得了良好的预测效果。