一种高预测精度的电力系统短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了属于电力系统负荷预测领域的一种高预测精度的电力系统短期负荷预测方法。该方法是一种基于相似日法和PSO‑DBN的电力系统短期负荷预测方法，包括步骤：提供相似日选取方法，根据日期距离远近、星期类型和气象特征计算相似度，根据相似度的大小筛选相似日；以及构建深度信念网络DBN预测模型，用相似日负荷代替传统的历史日负荷作为部分输入量；并利用粒子群PSO优化DBN算法，优化权重系数，减少算法受初值的影响程度和迭代次数。本发明方法在预测过程中具有很好的预测精度，非常适宜于实际工程应用。解决了模型构造上存在太多人为决定的因素，至少提供一种有用的商业选择，具有良好的工程应用价值。