一种基于云边端协同架构的台区节点负荷预测方法与系统

本发明为一种基于云边端协同架构的台区节点负荷预测方法与系统，其中方法包括以下步骤：构建云边端协同架构；获取历史电力负荷数据计算关键负荷参数，并传输至边端工业电脑进行数据预处理；构建历史电力负荷数据集，存储至云端数据库；利用训练集对基于MindSpore云端的LSTM预测模型进行训练与评估，获得训练完成的LSTM预测模型；进行权重剪枝和量化后得到优化后的LSTM预测模型；获取实时电力负荷数据进行负荷预测，得到负荷预测结果，并传输至云端；云端对负荷预测结果与实时电力负荷数据进行误差分析，得到误差分析结果；基于误差分析结果迭代进行参数调优，更新得到最优LSTM负荷预测模型，获得最优负荷预测结果。