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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;江苏方天电力技术有限公司
摘要：本发明公开了一种负荷预测方法及系统，属于负荷预测技术领域。本发明通过在滑动窗口动态取值的基础上结合图像特征提取模块进行特征处理，对现有LSTM模型的结构进行改进且利用Bagging算法训练现有的XGBoost模型，可以加快收敛速度，缓解梯度消失问题；利用IPSO算法更新BILSTM模型和XGBoost模型的权重参数和偏置参数，且IPSO算法在现有的PSO算法的扰动函数中加入基于遗传算法的变异操作，能够在不同的迭代阶段有更好的表现性能，可以进一步提高收敛速度和预测精度。
主权项：1.一种负荷预测方法，其特征在于，包括：获取负荷数据集；提取所述负荷数据集的时序特征，对所述时序特征按照预设的滑动步幅多次取特征值，得到输入特征图；对所述输入特征图进行特征提取，将提取的图像特征输入到预先构建的负荷预测模型，得到负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型的构建包括：获取原始LSTM模型；删除所述原始LSTM模型的输入门并将所述原始LSTM模型中的tanh激活函数替换为softsign激活函数，得到ILSTM模型；通过在所述ILSTM模型的输出门前添加双向处理层，得到BILSTM模型；获取预先训练好的XGBoost模型；利用IPSO算法分别更新所述BILSTM模型和预先训练好的XGBoost模型的权重参数和偏置参数，得到IPSO-BILSTM模型和IPSO-XGBoost模型；所述IPSO算法的确定，包括：获取PSO算法，在PSO算法的扰动函数中加入基于遗传算法的变异操作得到所述IPSO算法；将所述IPSO-BILSTM模型和IPSO-XGBoost模型集成，得到所述负荷预测模型。
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权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 江苏方天电力技术有限公司 一种负荷预测方法及系统
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