[发明专利]一种基于QRNN的配电台区基线负荷预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于QRNN的配电台区基线负荷预测方法及装置，方法包括构建基于QRNN网络的基线负荷预测模型，并选取若干负荷影响因素作为所述基线负荷预测模型的输入特征向量，以待预测日负荷预测值作为所述基线负荷预测模型的输出特征向量；在所述基线负荷预测模型中，对所述输入特征向量进行数据预处理并将得到的数据集划分为训练集、验证集和测试集，基于预设的预测效果评价指标和预设的超参数对所述训练集、所述验证集和所述测试集进行计算，得到预测结果。本发明所提模型结合了循环神经网络和卷积神经网络的优势，具有精度高、计算效率高、可并行加速优化的特点，满足了实时、海量数据下配电台区基线负荷预测的需求场景。