一种基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法，针对综合能源系统中负荷种类多元化及各负荷具有不同的负荷特性，针对现有历史多元负荷数据挖掘信息不充分，以及多元负荷单独预测无法计及各负荷数据特性的问题。本发明首先通过对多元负荷历史数据进行时序特征分析，提取基于历史数据的特征指标，用于深入挖掘综合能源系统中多元负荷历史数据的负荷特性，基于负荷特性指标及多元负荷历史数据构建模型的输入数据集，然后基于深度学习算法通过多任务学习理论计及多元负荷间耦合信息，实现对多元负荷短期预测模型的训练，从而完成综合能源系统的多元负荷预测。