公开(公告)号：CN114065653A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202210051273.3

申请日：2022-01-17

Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司

Inventor： 李鹏 ,  黄文琦 ,  戴珍 ,  邱凯旋 ,  侯佳萱 ,  梁凌宇 ,  梁寿愚

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N7/00 ,  H02J3/00

Abstract: 本申请涉及一种电力负荷预测模型的构建方法和电力负荷预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电力系统的原始数据；对原始数据进行预处理，得到训练数据集；获取基于贝叶斯优化算法优化得到的超参数最优长短期记忆神经网络模型；将训练数据集输入到超参数最优长短期记忆神经网络模型中进行训练，得到电力负荷预测模型。先进行预处理，筛选掉不符合条件的异常值，避免异常值影响预测模型的准确率，同时贝叶斯优化算法能自动调节模型中的超参数，避免人为主观调参对预测模型精度的影响，且经过优化后的长短期记忆神经网络模型性能较好，收敛效果较好，从而能得到准确的电力负荷预测结果。