摘要
本发明公开了一种迁移MLP融合负荷预测算法及装置，属于短期负荷预测领域，一种迁移MLP融合负荷预测算法及装置包括数据采集阶段、特征提取阶段和模型训练阶段，使用异常值检测算法，利用智能电表、气象站收集历史负荷数据、天气情况和节假日信息作为数据输入；设计MLP模型，使用多层感知机基于收集得到原始数据中提取生成历史负荷数据的滑动窗口统计量和时间特征；使用反向传播算法和Adam优化器首先在源台区上训练MLP模型，然后将模型迁移到目标台区进行微调。本发明不仅提高了模型在数据量有限条件下的预测准确性和模型的泛化能力和鲁棒性、降低了模型训练的成本和复杂度。
