基于k-近邻互信息特征简化的配电网边缘侧负荷预测方法

摘要

本发明公开了基于k‑近邻互信息特征简化的配电网边缘侧负荷预测方法，通过补全缺失值以及对天气日期类型进行独热编码等预处理方式建立负荷预测训练及验证数据集，然后对日总负荷预测循环神经网络进行前向和后向传播的训练；得出预测日总负荷后，估计多维输入向量与输出向量之间的互信息，进行特征选择以简化运算节省边缘计算能耗，将特征简化后的天气、日期数据与日总负荷、分时刻负荷数据作为新的数据样本训练分时刻负荷预测网络；最后将预测日相关信息输入训练完成的分时刻负荷预测网络得出区域内某日的日总负荷以及分时刻负荷预测值。本发明实现方法整体化简，在一定程度上提高区域内部分边缘计算任务的效率，完善配电物联网的边缘计算架构。