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本发明提供一种基于Kmeans‑BiLSTM‑DMD模型的短期负荷预测方法，包括：获取原始负荷数据、气象因素数据和日期类型因素数据；将气象因素数据和日期类型因素数据构建成日特征向量，而后将其分为第一训练集和第一测试集，进行归一化处理；对第一训练集采用Kmeans聚类，完成相似日的寻找；根据相似日建立输入特征，并划分为第二训练集和评估集，根据测试日期建立第二测试集；根据第二训练集训练BiLSTM神经网络，得到BiLSTM预测模型；用BiLSTM预测模型预测评估集，得到误差集；使用DMD预测误差集，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112508286 A
(43)申请公布日 2021.03.16
(21)申请号 202011460954.2
(22)申请日 2020.12.11
(71)申请人 上海
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