基于多特征输入的电力负荷预测方法技术

本发明专利技术公开的基于多特征输入的电力负荷预测方法，具体包括以下步骤：步骤1，收集客户负荷历史数据进行分析及特征选取；步骤2，对客户负荷历史数据进行预处理并分解；步骤3，构造基于SMA‑BiLSTM的电力负荷预测模型；步骤4，将步骤1选取的特征及步骤2分解的负荷数据输入步骤3的预测模型，得到预测结果；步骤5，将步骤4得到的预测结果进行叠加获得最终的预测结果。步骤6，训练SMA‑BiLSTM模型；步骤7，训练模型完成后，对结果进行评估。本发明专利技术通过结合BILSTM和SMA构建模型，解决了现有技术中因不同用户之间电力负荷差异大导致预测结果不稳定的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力负荷预测，具体涉及一种基于多特征输入的电力负荷预测方法。

技术介绍

1、电网系统中电能的发、输、配、用都是同时进行的，要确保电力系统的安全稳定运行，就必须实时平衡电源侧和用户侧的发、用电。准确高效的电力负荷预测是确保电力系统安全可靠运行的前提，这就要求电力部门在制定合理的优化调度方案之前，对未来一段时间的电力负荷进行精准预测。然而，发电商所产生的电力，除用于自身运行的部分外，主要供给住宿和餐饮用户、工业用户、零售商、居民用户等不同类型的用户，这些不同用户间的电力负荷差异很大，加之各用户间的负荷受影响因素存在差异，进而导致负荷预测具有较大的不确定性。因此，需要对行业电力负荷的众多影响因素进行筛选，找出最佳特征；然后，按照最佳分配的原则对不同用户之间进行电力负荷分配，以助于电网合理安排发电计划。此举对行业电力负荷进行预测具有重要意义。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于多特征输入的电力负荷预测方法，通过结合bilstm和sma构建模型，解决了现有技术中因不同用户之间电力负荷差异大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

3.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

4.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：将待优化参数作为黏菌优化算法中黏菌个体的位置向量X，初始化产生种群个体数为N的初始化种群，并通过适应度函数计算公式计算初始种群个体对应的适应度值；采用黏菌优化算法对待优化参数进行更新，确保适应度值最小，得到优化后的BiL...

【技术特征摘要】

1.基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

3.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

4.根据权利要求1所述的基于多特征输入的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：将待优化参数作为黏菌优化算法中黏菌个体的位置向量x，初始化产生种群个体数为n的初始化种群，并通过适应度函数计算公式计算初始种群个体对应的适应度值；采用黏菌优化算法对待优化参数进行更新，确保适应度值最小，得到优化后的bilstm网络结构参数；

5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯荣荣，田卫涛，谭渊，赵联军，兰航，侯佳，薛嘉妮，吴延超，申尧，李一非，郑冕，徐瑶，张梦娜，孟昭亮，黄健，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司西咸新区供电公司，
类型：发明
国别省市：