负荷预测模型训练方法及装置、存储介质、计算机设备

本申请公开了一种负荷预测模型训练方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：根据历史负荷数据、历史电压数据以及电力系统的频率，构建电力系统的历史负荷线性回归方程；基于历史负荷线性回归方程，去除历史电力数据中的异常历史电力数据，得到初始历史电力数据，并对初始历史电力数据进行归一化处理，得到目标输入历史电力数据；采用小批量梯度下降算法及目标输入历史电力数据，训练负荷预测模型的输入层，以及基于受限玻耳兹曼机训练负荷预测模型的第一隐含层和第二隐含层，直至负荷预测模型的损失函数均方误差小于预设阈值，训练好的模型能够提高负荷预测的准确性和效率，进而保障电力系统的安全稳定运行。