一种短期电力负荷预测方法

本申请属于电力负荷预测技术领域，特别涉及一种短期电力负荷预测方法。其为基于MPSR和IHBA‑BiGRU‑Attention的短期负荷预测。首先，考虑到电力负荷影响因素众多，利用Spearman相关性分析选择与电力负荷相关度强的影响因素，与电力负荷序列组成多变量时间序列。随后，应用C‑C法求出每个时间序列的延迟时间和嵌入维数，进而实现多变量相空间重构。其次，针对HBA算法存在种群多样性不丰富、挖掘阶段和采蜜阶段不平衡、易陷入局部最优解等问题，通过引入Kent混沌映射、改进密度因子和小孔成像反向学习策略。然后，利用改进蜜獾算法IHBA优化BiGRU网络的超参数，并在BiGRU网络中引入注意力机制建立IHBA‑BiGRU‑Attention电力负荷预测模型。