一种基于Kmeans-BiLSTM-DMD模型的短期负荷预测方法

摘要

本发明提供一种基于Kmeans‑BiLSTM‑DMD模型的短期负荷预测方法，包括：获取原始负荷数据、气象因素数据和日期类型因素数据；将气象因素数据和日期类型因素数据构建成日特征向量，而后将其分为第一训练集和第一测试集，进行归一化处理；对第一训练集采用Kmeans聚类，完成相似日的寻找；根据相似日建立输入特征，并划分为第二训练集和评估集，根据测试日期建立第二测试集；根据第二训练集训练BiLSTM神经网络，得到BiLSTM预测模型；用BiLSTM预测模型预测评估集，得到误差集；使用DMD预测误差集，得到预测的误差值；使用BiLSTM预测模型预测第二测试集，得到预测值；使用所需的误差值对预测值进行误差修正，得到最后预测结果并进行评价。