一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法

摘要

一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法，包括以下步骤：提取类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；对数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；构建基于可解释循环神经网络的配电网业扩配套容量时序建设规模预测模型，该预测模型包括输入层、线性层、非线性特征提取层与线性回归层；对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束得到改进后的预测模型；将训练集的数据输入改进后的预测模型中进行训练，将测试集的数据输入训练后的预测模型得到预测结果；判断预测结果与真实值偏差是否在允许范围内，若是，则输出预测结果。本设计在保证预测结果可解释性与预测精度的同时，提高了预测算法结构的灵活性。