基于相似日提取的改进SAC加权负荷多模型功率预测方法及系统

本发明涉及基于相似日提取的改进SAC加权负荷多模型功率预测方法及系统，属于电力预测技术领域。首先，基于MIC‑GRA算法在海量历史数据中筛选与待测日高相关的5个相似日，将其输入至SAC深度学习的状态空间中。其次，选取3个具有互补优势的不同类型的基础模型作为负荷预测组合模型构成要素，得到待测日负荷预测结果。最后，将配置相似日数据的环境与智能体进行交互，分别为子模型配置权重，得到组合模型预测结果，提升整体预测性能。