一种基于时序分析和BP神经网络的能耗预测方法及系统

本发明公开一种基于时序分析和BP神经网络的能耗预测方法及系统，采用时间序列模型和DeepAR神经网络模型，通过获取能耗站点内设备的历史负荷数据及能耗站点的历史特征数据，建立基于时序分析和机器学习的的负荷预测混合模型。本发明实施例公开的能耗预测方法及系统，能够兼顾机器学习模型的长期预测性能，以及BP神经网络的短期预测性能，有效克服传统预测模型所面临的过于依赖特征数据、预测步长短、稳定性不足等问题，极大地提升了负荷数据预测的精度和鲁棒性。