[发明专利]基于约束并行LSTM分位数回归的电力负荷概率预测方法

摘要

本发明公开了基于约束并行LSTM分位数回归的电力负荷概率预测方法，包括收集多个样本日的负荷功率和影响因素数据，形成数据集；设置模型超参数；建立约束并行LSTM模型，对约束并行LSTM模型中各个分位点LSTM进行预训练，获得权重、偏置参数集；对约束并行LSTM模型进行整体训练，训练过程中对权重、偏置参数进行微调，确定约束并行LSTM模型的最佳权重、偏置参数；将验证集输入训练好的约束并行LSTM模型，根据验证误差选出模型的最佳超参数；将测试样本输入具有最佳超参数的约束并行LSTM模型，对约束并行LSTM模型输出的预测结果进行反归一化。本发明采用约束并行LSTM模型进行电力负荷的分位数回归预测，使得预测负荷概率分布更合理，避免分位数预测值之间的交叉。