一种基于深度学习和误差修正的电力线损计算预测方法

本发明公开了一种基于深度学习和误差修正的电力线损计算预测方法，涉及电力线损计算技术领域，具体方法步骤包括电力数据信息采集、数据清洗与预处理、数据特征提取、模型搭建、误差修正与精度提升、超参数寻优，该方法融合了支持向量回归与双向长短期记忆网络的优势，通过深度挖掘并有效利用电力系统中的相关数据，构建了一个高鲁棒性的CNN‑BiLSTM‑SVR计算模型；解决传统方法的局限性：通过引入深度学习技术，尤其是BiLSTM，克服传统线损计算方法在处理大规模数据时的复杂性和低效性问题；提升计算精度：利用SVR对模型的初步计算结果进行误差修正，进一步提高线损计算的精确度，该方法不仅提升了线损计算的效率，还确保了计算结果的精确度，为电力系统的优化管理提供强有力的技术支持。