一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，所述方法包括S1、收集历史电力负荷数据及对应的气象和节假日信息，S2、基于历史电力负荷数据及用户用电行为模式的变化，对历史数据进行预处理减少数据不一致性，S3、构建深度学习模型，该模型输入为处理后的历史电力负荷数据、气象和节假日信息，S4、使用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练，优化模型参数，S5、应用训练好的深度学习模型进行短期电力负荷预测，生成预测结果；该基于深度学习的短期电力负荷预测方法，解决了现有技术在多变的用户行为模式下由于用户用电习惯变化频繁导致出现的历史数据不一致性的问题。