技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于多模融合的配电网短期负荷预测方法，主要步骤为：1)采集电力网络历史负荷时序数据X。2)对历史负荷时序数据X进行STL时间序列分解。3)得到趋势项序列Xtrend具有N种结构的LSTM神经网络模型、剩余项序列Xremainder具有N种结构的LSTM神经网络模型以及集成预测模型。4)得到周期项预测结果Os。5)获取预测样本。6)将预测样本输入到预测模型中，从而得到趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or。7)整合周期项预测结果Os、趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or，并利用集成预测，得到最终的预测结果本发明有助于提高模型的预测精度同时提高负荷预测模型的鲁棒性和泛化能力。
技术研发人员：黄虎;张曦;范敏;胡雅倩;张仕焜;陈军;冯德伦;范理波;唐山
受保护的技术使用者：国网重庆市电力公司南岸供电分公司;重庆大学;国家电网公司
技术研发日：2018.08.29
技术公布日：2019.02.22