一种智慧工业园区电力负荷预测方法

本发明公开了一种智慧工业园区电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，包括以下步骤：S1：对智慧工业园区内的实时电力负荷数据和历史电力负荷数据进行获取，并对获取的电力负荷数据进行预处理，以消除获取的原始电力负荷数据对后续进行电力负荷预测的影响，便于后续进行使用，并基于处理后的历史电力负荷数据构建电力负荷数据集。本发明提出了一种智慧工业园区电力负荷预测方法，通过采用MSCOA优化LSTM网络超参数，使预测模型更加适应不确定性智慧工业园区电力负荷数据的特点，长鼻浣熊算法的特点是具有全局搜索能力和多样性维护策略，优化后的LSTM模型，可以更好地拟合负荷数据的复杂模式和变化趋势，从而提高预测的准确性。