一种钢铁厂短期电负荷预测方法

本发明涉及电负荷数据处理技术，具体涉及一种钢铁厂短期电负荷预测方法。预测方法包括如下过程：获取3个时间序列数据；Spearman相关系数计算；相关性判断；构造时间指数增量序列；数据归一化；构建输入层；输入矩阵处理；LSTM网络构建；将各个并行LSTM网络的输出合并；输出层将LSTM的输出映射为一个单一的值，即目标时间间隔Pft的能耗预测。本专利提出了一种基于LSTM的框架来预测钢铁厂的短期能源消耗，实验结果表明，该方法在实际数据集上获得了最佳的预测结果。