基于循环神经网络和元学习策略的负荷预测方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于循环神经网络和元学习策略的负荷预测方法及装置，其中，该方法包括：接收目标能源系统待预测的目标时间；获取所述目标能源系统在所述目标时间之前的历史数据，并采用循环神经网络提取所述历史数据的时间序列特征；根据分类模型从多个算法模型中选择与所述时间序列特征匹配的负荷预测算法；使用所述负荷预测算法输出所述目标能源系统在所述目标时间的负荷值。通过本发明，解决了现有技术中采用负荷预测算法预测能源负荷时尝试各种预测算法耗时多和准确率低的技术问题。