摘要
本发明公开了一种基于GRU模型的线损预测方法及系统,属于电力系统自动化技术领域,基于GRU模型的线损预测方法包括:获取历史线损数据;对所述历史线损数据进行预处理;基于预处理后的历史线损数据得到输入特征;基于输入特征训练GRU模型及LightGBM模型;基于训练好的GRU进行线损预测,以得到第一预测结果;基于训练好的LightGBM模型进行线损预测,以得到第二预测结果;基于所述第一预测结果及所述第二预测结果得到线损预测结果。本发明的基于GRU模型的线损预测方法,可以增强对长时间序列的捕捉能力,可以提升模型预测的准确性及鲁棒性,为电力系统的智能化管理提供有力支持。
技术关键词
GRU模型
线损
LightGBM模型
滞后特征
预测误差
预测系统
数据采集模块
学习器
电力系统
天气
鲁棒性
训练集
参数
基础
网格
序列
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
疲劳检测方法
疲劳检测装置
GRU模型
消防头盔
风险订单
LightGBM模型
识别方法
样本
交叉验证法
高速铁路路基
变形预测方法
机器学习模型
稳定型
表达式
网络攻击识别方法
门控循环单元
GRU模型
网络攻击识别系统
重要性评估方法