申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司延边供电公司;长春工程学院

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744887A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/2135;G06F18/23213;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08;H02J3/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种短期电力负荷预测的方法，涉及电力系统领域。包括：获取原始电力负荷数据；对原始电力负荷数据进行预处理，得到预处理后的原始电力负荷数据；对预处理后的电力负荷数据采用KPCA进行特征提取，得到特征提取后的电力负荷数据；对特征提取后的电力负荷数据采用Kmeans进行聚类分析，得到聚类分析后的电力负荷数据；构建BiGRU预测模型；利用聚类分析后的电力负荷数据对BiGRU预测模型进行训练，得到训练好的BiGRU预测模型；利用训练好的BiGRU预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明有助于提高短期电力负荷预测的精度和泛化能力。

主权项：1.一种短期电力负荷预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始电力负荷数据；S2、对原始电力负荷数据进行预处理，得到预处理后的原始电力负荷数据；S3、对预处理后的电力负荷数据采用KPCA进行特征提取，得到特征提取后的电力负荷数据；S4、对特征提取后的电力负荷数据采用Kmeans进行聚类分析，得到聚类分析后的电力负荷数据；S5、构建BiGRU预测模型；S6、利用聚类分析后的电力负荷数据对BiGRU预测模型进行训练，得到训练好的BiGRU预测模型；S7、利用训练好的BiGRU预测模型对短期电力负荷进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网吉林省电力有限公司延边供电公司;长春工程学院 一种短期电力负荷预测的方法

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