一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置

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一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置
申请号:CN202510197487
申请日期:2025-02-21
公开号:CN120087542A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置,涉及短期负荷预测技术领域。该方法包括:获取当前时刻的目标电力系统的负荷数据,并分别获取当前时刻和目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性;将当前时刻的负荷数据、日期属性、气象属性和季节属性以及目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性输入短期负荷预测模型中,输出目标电力系统在目标时刻的预测负荷数据,短期负荷预测模型基于BP神经网络、LSTM神经网络和Logistic回归分析网络构建得到。本申请能够提高预测的准确性。
技术关键词
短期负荷预测模型 短期负荷预测方法 历史负荷数据 权重模型 LSTM神经网络 气象 日期 BP神经网络构建 电力系统 短期负荷预测装置 多模型 短期负荷预测技术 输入端 粒子群算法 数据获取模块