[发明专利]一种基于灰色关联的DA-LSTM的短期电力负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 202210169235.8 申请日: 2022-02-23
公开(公告)号: CN114595873A 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 周孟然;汪胜和;马金辉;朱梓伟;胡锋;高博 申请(专利权)人: 安徽理工大学;国网安徽省电力有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00
代理公司: 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 代理人: 张举
地址: 232001 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种基于灰色关联的DA‑LSTM的短期电力负荷预测方法,包括:获取多日日负荷影响因素数据和负荷数据,计算各个日负荷影响因素数据负荷数据之间的MIC值,获得各影响因素的权重,划分历史日数据和待预测日数据,并构建灰色关联判断矩阵,利用各影响因素的权重对灰色关联判断矩阵进行加权,计算出加权灰色关联决策阵,得到每个历史日和待预测日的灰色关联值,将灰色关联值从大到小进行排序,设置阈值,选择满足阈值历史日作为相似日集,构建DA‑LSTM模型,利用将蜻蜓算法DA对长短期记忆网络LSTM的参数进行优化,在DA‑LSTM模型中输入相似日数据,对待预测日进行负荷预测。该方法结合历史负荷、气象、日期类型等因素进行预测,能对待预测日实现短期预测。
搜索关键词: 一种 基于 灰色 关联 da lstm 短期 电力 负荷 预测 方法
【主权项】:
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