[发明专利]一种基于改进K均值聚类CCA-BiLSTM多维度短期电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202210003822.X | 申请日： | 2022-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN114358185A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 李鑫;李昊;杨桢;李洪珠;左辉;马煜翔;徐彤 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/903;H02J3/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 123000*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进K均值聚类CCA‑BiLSTM多维度短期电力负荷预测方法，属于电力负荷预测技术领域。该方法首先对历史负荷与多维度数据进行预处理，按月去除异常值、补充缺失值；之后初定k个日负荷特征标签，采用PCCs改进的K均值算法对历史负荷数据聚类并采用DBi指数分析，结合分析结果与工程经验，明确日负荷标签k值与其对应负荷标签w的特征；构建预处理后的历史多维度数据向量集，将其与历史负荷数据进行CCA贡献度分析，并筛分出10个特征变量重构特征数据集；利用历史负荷数据、负荷标签与重构数据集完成BiLSTM网络进行训练，最终实现对未来短期电力负荷数据的预测。利用本发明所提出的短期电力负荷预测方法，可降低预测过程的时间冗余度，减少所需外部变量的维度，有效增强负荷预测结果的准确性与通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 均值 cca bilstm 多维 短期 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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