摘要
本发明公开了一种变电站多层级电力负荷预测方法及系统,方法包括:基于预先对所有变电站进行优化聚类的聚类结果,获取每一类别变电站的变电站负荷要素数据,并获取第一级区域经济数据和第二级区域气象数据;基于第一神经网络模型进行负荷预测,给出所有类别变电站的负荷预测结果;基于第二神经网络模型进行负荷预测,给出所有第二级区域的负荷预测结果;基于第三神经网络模型进行负荷预测,给出第一级区域的负荷预测结果。本发明可以快速有效地处理海量负荷数据。
技术关键词
变电站
电力负荷预测方法
长短期记忆网络
神经网络模型
负荷历史数据
时间序列关系
层级
气象
记忆单元
电力负荷预测系统
训练集
矩阵
聚类
线性
曲线
线路结构
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
工艺控制系统
工业电源
电路
PID控制参数
黑豆馏油
联合优化方法
动态
无人机
融合历史数据
长短期记忆网络
污水检测系统
管道内部结构
时间变化曲线
参数
数据处理模块
网络流量数据
网络安全态势
长短期记忆网络
可视化模块
预测系统