一种基于灰狼算法优化BiLSTM的短期电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN118213985A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410317282.1

    申请日:2024-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于灰狼算法优化BiLSTM的短期电力负荷预测方法,包括:(1)对获取的影响负荷预测因素的数据和负荷数据进行预处理;(2)利用K‑means聚类对输入的数据进行处理并按照一定的比例顺序划分为训练集和预测集;(3)将处理后的训练集作为灰狼算法优化BiLSTM模型的输入并进行训练得到预测模型;(4)将预测集输入到训练好的预测模型中,并对预测模型的输出值进行评估,输出负荷预测结果。本发明利用K‑means聚类对负荷影响因素数据和负荷数据进行处理,采用灰狼算法(GWO)对BiLSTM的参数进行寻优,构建GWO‑BiLSTM短期负荷预测模型,不仅具有较好的应用价值,而且具备较好的预测性能。

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