技术特征：
技术总结
本发明公开了一种电力负荷短期预测方法、模型、装置及系统，该方法包括：接收负荷数据，并对其缺失数据进行数据补全；接收影响因素数据，所述影响因素数据包括气温数据、节假日数据和行业数据，对影响因素采用与负荷数据相对应的量化方法进行量化；采用小波分解对负荷数据进行处理，并进行消噪和特征提取得到四个序列，分别与影响因素数据进行相关性分析，得到负荷特征与影响因素的相关对的集合；将根据负荷数据得到的四个序列采用三次指数平滑算法进行初步预测，将负荷特征与影响因素的相关对的集合采用ARIMA‑GARCH法预测得到调整因子，将初步预测结果与调整因子输入长短期记忆网络得到最终预测结果。
技术研发人员：史玉良;刘月灿;王新军;郑永清
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：2018.10.31
技术公布日：2019.03.15