[发明专利]基于LSTM网络的电力负荷预测方法及系统

摘要

本发明公开了基于LSTM神经网络的电力负荷预测方法及系统，应用于电力负荷预测技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、数据划分步骤、LSTM神经网络参数优化步骤、LSTM神经网络训练步骤、电力负荷预测步骤。本发明引入环境影响因素，综合分析和预测，提高预测结果准确性；采用遗传算法优化LSTM神经网络模型参数组合，在参数空间快速找到最优参数组合；采用遗传算法和LSTM神经网络模型预测交通流，模型具有长期数据记忆的优势，提高预测精准度；模型计算量少，表现出更好的预测性能。