基于ConvLSTM-LSTM的短期负荷预测方法

长短时记忆(LSTM)网络和结合卷积神经网络(CNN)的CNN-LSTM预测模型由于其网络模型本身的缺陷,限制了预测精度的提高。针对以上问题,提出了一种结合卷积长短时记忆(ConvL⁃STM)网络的ConvLSTM-LSTM负荷预测模型。利用ConvLSTM网络充分提取时序特征,将提取到的信息输入到LSTM网络中进行进一步的选择性记忆,并输出预测结果。将该模型与CNN-LSTM网络模型、LSTM网络模型、以及门控循环单元(GRU)网络模型进行了对比,结果显示所构建的Con⁃vLSTM-LSTM模型的预测效果均优于对比模型,在精度评价指标平均绝对百分比误差(MAPE)上,分别减小了1.10%、1.54%、1.91%。