[发明专利]用于多芯智能表的电力负荷概率预测系统与方法

摘要

本发明公开了一种用于多芯智能表的电力负荷概率预测系统与方法，通过卷积神经网络CNN与循环神经网络GRU构建样本集：利用训练集对混合密度网络进行训练，以优化网络参数：利用验证集对训练后的混合密度网络进行验证；采用验证通过后的混合密度网络进行用电负荷概率预测；混合密度网络包括逐级连接的全连接层、混合参数输出层与混合概率密度函数输出层；混合概率密度函数输出层用于获取混合参数输出层输出的混合权重、概率密度函数方差以及概率密度函数均值以构建混合密度函数，并以混合密度函数作为用电负荷概率密度分布。本发明不仅训练效率高，而且能够很好的学习样本的不确定性，能应对高度波动的时间序列，提高预测准确性。