[发明专利]一种基于长短期神经网络模型的微电网负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于长短期神经网络模型的微电网负荷预测方法，涉及微电网负荷预测技术领域，包括步骤：获取聚类间隔最大时各影响因素的权重，并通过双层卷积神经网络提取当前组别中各影响因素中的特征向量；通过优化器优化长短期神经网络，并通过优化后的长短期网络进行特征向量筛选；通过注意力优化对筛选出的特征向量进行加权处理，并获得优化后的特征向量；通过全连接层将优化后的特征向量连接并获取当前组别的预测负荷。本发明通过通过全连接层将优化后的特征向量连接并获取当前组别的预测负荷，采用长短期神经网络解决训练过程中的长时依赖问题。