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申请/专利权人：绍兴大明电力设计院有限公司;国网浙江嵊州市供电有限公司;国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司;国网浙江省电力有限公司;上海华立软件系统有限公司

摘要：本发明公开了一种网格用户基于大数据ODPS引擎的LSTM负荷预测方法，包括如下步骤：步骤S1：构建数据平台，建立数据仓库ODPS以及云数据库，并在数据仓库ODPS于云数据库之间建立联通规则；步骤S2：数据导入，将营销系统、用电采集系统、配网系统的相关数据导入到数据仓库中的分析库，利用程序接口将当地的历史天气状况导入到统一数据仓库中，采用OGG实时同步相关的负荷数据；步骤S3：采用LSTM算法，建立了预先训练与微调更新结合的训练模型，该训练模型应用到负荷预测，并将负荷预测结果保存到云数据库；步骤S4：将负荷预测结果用quickBI展示出来。本发明能够对负荷数据进行有效储存和高效管理，能够快速查询和处理PB级历史负荷数据和天气数据。

主权项：1.一种网格用户基于大数据ODPS引擎的LSTM负荷预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：构建数据平台，建立数据仓库ODPS以及云数据库，并在数据仓库ODPS于云数据库之间建立联通规则；步骤S2：数据导入，将营销系统、用电采集系统、配网系统的相关数据导入到数据仓库中的分析库，利用程序接口将当地的历史天气状况导入到统一数据仓库中，采用OGG实时同步相关的负荷数据；步骤S3：采用LSTM算法，建立了预先训练与微调更新结合的训练模型，该训练模型应用到负荷预测，并将负荷预测结果保存到云数据库，该负荷预测模型的输入特征向量由负荷值、日期类型、时间戳、最高气温和最低气温构成，输出向量为预测时刻负荷，对于预先训练和微调更新两种训练模式设置不同的迭代次数，其中首次训练时初始化网络结构，通过较大的迭代次数以得到相对精确的预测模型，此后随着日期的推移，在加载历史模型的基础上，利用最新读取的数据进行小批量迭代以微调模型参数，并保存更新后的模型参数；步骤S4：将负荷预测结果用quickBI展示出来。

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