一种基于Bi-GRU-SA的家庭用电负荷分解方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于Bi‑GRU‑SA的家庭用电负荷分解方法及系统，方法包括：采集用户的家庭用电功率数据和一段时间内单个设备功率数据；建立基于自注意力机制的双向门控递归神经网络的负荷分解模型；将所述家庭用电功率数据分为训练集数据和测试集数据；使用所述训练集对所述负荷分解模型进行训练；门控神经网络将能够很好地避免梯度爆炸和局部最优；双向机制可充分利用未来时刻的信息；自注意力机制使得重要特征得以突出；故本发明提出的家庭用电负荷分解方法能使得负荷分解的准确性大大提高。