[发明专利]一种基于深度学习的配电网线路负荷预测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的配电网线路负荷预测方法，包含以下步骤：获取待预测线路的历史负荷数据和气象数据；将每一时间段的负荷数据和气象数据组合得到复数个原始数据；通过预处理模块对各原始数据进行预处理，得到样本数据集；建立配电网线路负荷预测模型，配电网线路负荷预测模型包含初步预测模块和优化预测模块，通过样本数据集对初步预测模块进行训练，通过训练好的初步预测模块，对样本数据集进行预测，得到由初步预测结果组成的初步预测结果集；通过初步预测结果集对优化测试模块进行训练，得到训练好的优化预测模块；配电网线路负荷预测。本发明利用与电网线路负荷有关数据的不同维度特征，能够有效提高对待预测线路负荷的预测精度。