基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测

朱莉; 李豪; 汪小豪; 姜成龙; 曹明海

doi:10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20240752

中南民族大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (04) : 507 -514. DOI: 10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20240752

基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测

朱莉, 李豪, 汪小豪, 姜成龙, 曹明海

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摘要

为了有效提升短期负荷预测的精度，提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素，并利用综合匹配相似度选取相似日，为模型提供更有效的输入；然后研究了一种基于非线性控制参数策略和种群变异策略的IWOA算法，对BiLSTM网络的参数进行寻优，构建IWOA-BiLSTM预测模型；最后以澳大利亚真实负荷数据集作为实际算例进行验证，结果表明：该预测模型相较于其他模型获得了更高的预测精度，证明了该方法的有效性.