摘要
本发明提供了一种基于气象相似日的特殊日电力负荷预测方法及系统,包括:调取预测地区的历史负荷数据及对应日期的历史气象数据作为第一特征数据;判断非正常值,对第一特征数据进行预处理,得到第二特征数据;对第二特征数据进行搜索,计算出与待预测特殊日气象数据的相似度,取相似度最大的一天作为气象相似日,取相似日负荷数据作为第三特征数据;采用优化后的深度置信网络与长短期记忆神经网络,构建特殊日电力负荷预测模型,输入第三特征数据进行电力负荷预测;对特殊日电力负荷预测模型进行有效性评价,完成预测任务。本发明将优化后的预处理、气象相似日、建立混合模型结合,极大提高预测精确度和稳定性。
技术关键词
电力负荷预测方法
电力负荷预测模型
长短期记忆神经网络
深度置信网络
历史气象数据
历史负荷数据
受限
电力负荷预测系统
拉格朗日插值法
灰色关联分析
因子
组合深度
有效性
数据处理模块
日期
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