[发明专利]一种基于LSTM预测电力系统负荷的方法及系统有效
| 申请号： | 202010337050.4 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111697560B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 张海顺;陶向红;王虹富;张志强;常松;张鑫;赵丹;范亚娜;刘燕嘉;肖静;吴丽华;李日敏;黄金枝;孔鹏;郑忠飞;樊勤昊;叶权;李亮;邢辰 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽楼 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 预测 电力系统 负荷 方法 系统 | ||
1.一种基于LSTM预测电力系统负荷的方法，所述方法包括：
获取任意区域预设时间段内的电力系统有功负荷数据和无功负荷数据，剔除有功负荷数据和无功负荷数据中的无效数据，并根据时间顺序对剔除无效数据的有功负荷数据和无功负荷数据进行排序，生成预处理数据；
对预处理数据进行归一化和标准化处理，以预设比例将归一化和标准化处理后的预处理数据分为训练数据和验证数据；
对训练数据进行学习训练，生成初步预设模型，使用初步预测模型预测电力系统负荷，获取预测数据，对预测数据和验证数据进行对比，获取预测数据和验证数据的均方误差，当均方误差符合预设标准后，确定初步预测模型为预测电力系统负荷的预测模型；
使用预测模型，预测目标区域及日期的电力系统负荷；
所述无效数据为数据值出现缺失或为0的数据；
所述预测模型分为两层，一层为隐层中定义具有32个神经元的LSTM，另一层为全连接层；
所述全连接层作为预测模型的输出层，并具有一个神经元。
2.根据权利要求1所述的方法，所述预设标准为均方误差值的范围满足0.001至0.01。
3.一种基于LSTM预测电力系统负荷的系统，所述系统包括：
数据采集模块，获取任意区域预设时间段内的电力系统有功负荷数据和无功负荷数据，剔除有功负荷数据和无功负荷数据中的无效数据，并根据时间顺序对剔除无效数据的有功负荷数据和无功负荷数据进行排序，生成预处理数据；
分类模块，对预处理数据进行归一化和标准化处理，以预设比例将归一化和标准化处理后的预处理数据分为训练数据和验证数据；
训练模块，对训练数据进行学习训练，生成初步预设模型，使用初步预测模型预测电力系统负荷，获取预测数据，对预测数据和验证数据进行对比，获取预测数据和验证数据的均方误差，当均方误差符合预设标准后，确定初步预测模型为预测电力系统负荷的预测模型；
验证模块，使用预测模型，预测目标区域及日期的电力系统负荷；
所述无效数据为数据值出现缺失或为0的数据；
所述预测模型分为两层，一层为隐层中定义具有32个神经元的LSTM，另一层为全连接层；
所述全连接层作为预测模型的输出层，并具有一个神经元。
4.根据权利要求3所述的系统，所述预设标准为均方误差值的范围满足0.001至0.01。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司，未经国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010337050.4/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
