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摘要：本申请的一种基于Bi‑LSTM的短期电力负荷预测方法，通过负荷‑气象特征训练集和评价指标对Bi‑LSTM模型进行超参数优化，根据优化后的Bi‑LSTM模型超参数得到优化Bi‑LSTM模型，根据优化Bi‑LSTM模型预测负荷数据；本发明能够能充分挖掘电力负荷数据中的时序特征，使得短期电力负荷预测的精度能够得到有效的提升。
主权项：1.一种基于Bi-LSTM的短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括：步骤一、构建负荷特征数据集和气象特征数据集；根据负荷特征数据集和气象特征数据集，得到负荷-气象特征训练集，所述负荷-气象特征训练集中的输入为历史负荷数据和历史气象数据，输出为预测日期对应的实际负荷数据；步骤二、设定Bi-LSTM模型的初始超参数，构建Bi-LSTM模型；并根据负荷-气象特征训练集和评价指标对Bi-LSTM模型的超参数进行优化，得到优化后的Bi-LSTM模型；步骤三、将根据优化Bi-LSTM模型预测负荷数据。
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