一种基于IDBO优化CNN-BiLSTM模型的RIES负荷预测方法

本发明提供一种基于IDBO优化CNN‑BiLSTM模型的RIES负荷预测方法，首先，根据区域综合能源系统负荷特征，建立基于CNN‑BiLSTM的预测方法。其次，采用Sobol序列、曲线自适应策略、余弦自适应系数分别对DBO算法中的种群初始化、滚球蜣螂和小蜣螂的位置更新方法进行了改进，并采用CEC2022函数对IDBO优化算法进行了相关的测试实验，结果表明改进的DBO具有全局搜索能力强和收敛速度快的优点。最后，采用IDBO优化CNN‑BiLSTM模型的超参数，为验证所提方法的有效性，对比不同场景和选择不同模型进行比较实验，IDBO寻优性能优于HHO、WOA等优化算法，能搜索到最佳的CNN‑BiLSTM超参数，降低了超参数选取不当所带来的负荷预测偏差。本方案所提的IDBO优化CNN‑BiLSTM模型的RIES负荷预测方法能更有效地提高RIES多元负荷预测的精度。