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摘要：本发明公开了一种有源低压配网户变关系预测方法，属于智能电网领域，包括S1、获取有源低压配网户变关系数据，得到原始数据集；S2、对原始数据集进行VMD分解得到子序列；S3、利用PSR构建子序列的相空间矩阵，并将其划分为训练集、验证集和测试集；S4、基于训练集和验证集对BiLSTM网络进行训练；S5、基于测试集结合SSA算法对PSR和训练好的BiLSTM网络进行评估得到并输出最优参数组合；S6、将测试集作为PSR‑BiLSTM网络的输入，结合最优参数组合输出最优子序列的预测结果；S7、将所有最优子序列的预测结果进行累加得到目标预测结果；本发明克服了户变关系数据预测的过程中需要处理多个标准化数据并构建多个户变关系识别模型导致的数据处理效率低下的问题。
主权项：1.一种有源低压配网户变关系预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取有源低压配网户变关系数据，得到原始数据集；S2、对原始数据集进行VMD分解得到子序列；S3、利用PSR构建子序列的相空间矩阵，并将其划分为训练集、验证集和测试集；S4、基于训练集和验证集对BiLSTM网络进行训练；S5、基于测试集结合SSA算法对PSR和训练好的BiLSTM网络进行评估得到并输出最优参数组合；S6、将测试集作为PSR-BiLSTM网络的输入，结合最优参数组合输出最优子序列的预测结果；S7、将所有最优子序列的预测结果进行累加得到目标预测结果。
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