公开(公告)号：CN116937555A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310894292.7

申请日：2023-07-19

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 孙晓燕 ,  柳先彪 ,  李琪 ,  苗琪 ,  巩敦卫

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多场景识别的多LSTM电力负荷短期预测方法，包括以下步骤；S1：收集原始数据；S2：对原始数据进行预处理，通过聚类算法提取负荷场景集合；S3：构建负荷预测模型；S4：构建场景标签预测模型；S5：获得最终预测值。本发明的有益效果是：通过从设备收集历史电力负荷数据挖掘出多个差异化场景，构建并独立训练多个预测模型，利用场景标签完成未来时刻场景的预测，选择相应的负荷预测模型，实现更加精准的电力负荷预测。