基于深度学习的矿井电力短期负荷预测方法

短期电力负荷预测能准确评估出煤矿的整体电力负荷变化情况，保证煤矿供电系统的安全与可靠运行。由于煤矿电力负荷预测受多种因素影响，难以实现精确预测，文章针对此问题，基于深度学习理论，提出了一种卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井电力短期负荷预测方法，并用于煤矿的实际电力负荷预测中。首先，构建了煤矿电力负荷预测的混合学习模型；然后，给出了数据处理方法，设计了模型评判指标，搭建了仿真平台并进行了多种算法的分析与对比；最后，基于组态软件开发了电力监控与预测系统，并应用于煤矿实际监控中。经现场试验表明，设计的方法可以实现对矿井短期电力负荷的准确预测，为煤矿电力系统的安全运行提供准确的决策支撑。