[发明专利]一种基于混合神经网络的多时间尺度负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合神经网络的多时间尺度负荷预测方法，获取、预处理变压器的原始负荷数据，并基于双向长短期记忆网络建立预训练模型；使用全连接神经网络对预训练模型的输出向量进行降维得到降维后的训练模型；选择与待预测日相似的历史气象数据，将与预测日相似的历史气象数据与全连接神经网络的输出结果拼接后转化成二维矩阵；采用卷积神经网络对二维矩阵特征提取得到特征向量；对降维后的训练模型设置，将特征向量输入设置后的训练模型训练，使双向长短期记忆网络能够实现日前负荷预测；基于全连接网络将双向长短期记忆网络与门循环单元连接，将双向长短期记忆网络的输出的抽象的综合数据输入门循环单元，实现周前负荷预测。