虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统

本申请涉及对虚拟电厂负荷精准预测的技术领域，提供一种虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统，以解决现有技术中难以适配虚拟电厂对短期负荷的精准预测需求的问题。本申请通过采集虚拟电厂的光伏出力、风电功率波动数据及配网的线路实时电流、节点电压监测数据，对前两者关联标注得关联数据集，对后两者相位校准得校准后数据集，整合为多源异构数据集；再从中提取各类数据的波动特征，用XGBoost算法筛选出影响负荷预测准确性的核心信息特征集，最后通过GRU时序预测模型生成预设时间段内的负荷预测结果，能够通过融合虚拟电厂多源异构数据，经特征筛选及时序关联处理，实现对预设时间段内负荷的精准预测。