[发明专利]一种基于深度学习的超短期负荷预测方法及系统

摘要

本发明请求保护一种基于深度学习的超短期负荷预测方法及系统，通过响应于当前预测负载环境中当前预测的预测操作，提取当前预测负载环境的多个历史预测的历史预测负荷以及与多个历史预测对应的目标负荷终端的工作档案信息，目标负荷终端为历史预测中被启动过的负荷终端；根据目标负荷终端的工作档案信息及历史预测负荷，生成与当前预测负载环境对应的分时段特征向量；提取相匹配的多个候选预测负荷；根据分时段特征向量，确认多个候选预测负荷的信任特征向量并从多个候选预测负荷中确认当前预测的信任预测负荷。本发明可以充分利用负荷终端的历史运行数据，有效地在此基础上根据特定需求准确预测出对应范围内短期的负荷水平。