本发明涉及能源负荷预测，尤其涉及一种基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法。
背景技术：
1、目前，在能源管理领域，准确预测能源负荷是至关重要的，这不仅可以保证能源供应的稳定，而且还能够优化能源分配，从而降低能源成本和环境影响。然而由于能源负荷受到多种复杂因素的影响，包括天气、设备状态、用电行为等，因此预测能源负荷是一项具有挑战性的任务。
2、传统的能源负荷预测方法通常基于统计学和机器学习技术。统计学方法，如自回归模型、滑动平均模型和时间序列分析模型，由于其模型假设简单和理论成熟，广泛应用于能源负荷预测。然而这些模型往往假设数据具有线性和稳定性，对于复杂的非线性和动态变化的能源负荷数据，其预测性能往往不理想；机器学习方法，如支持向量机、人工神经网络和随机森林等，由于其强大的非线性拟合能力和模型复杂度的自适应调整，已经在能源负荷预测中取得了一些成果。然而这些方法往往需要大量的手动特征工程和模型调优，且在处理时间序列数据时，可能无法充分捕获数据的时间依赖性。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，该方法基于现场传感器数据进行负荷预测，能够实现实时预测，为能源管理提供更实时有效的决策依据。
2、本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，所述方法包括：
4、步骤1、利用设置在综合能源系统中的各种传感器采集能源负荷数据，包括电力、热能和冷能数据；
5、步骤2、对步骤1所采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据划分处理；
6、步骤3、针对预处理后的数据，使用双向长短期记忆网络算法进行特征提取；
7、步骤4、将步骤3特征提取后的特征输入到改进型随机森林模型中，构建综合能源系统多元负荷预测模型；
8、步骤5、使用步骤2划分出的训练集数据对步骤4的预测模型进行训练，在训练完成后，利用训练好的预测模型进行负荷预测。
9、由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述方法采用双向长短期记忆网络进行特征提取，能够更好地理解和处理时间序列数据，捕获数据的前后信息，从而更准确地预测能源负荷；同时提出了一种改进型随机森林预测模型，引入样本权重和自适应优化策略，进一步提高预测模型的准确性。
1.一种基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，在步骤2中，所述数据清洗处理为对数据进行清理，去除无效数据、重复数据和异常数据；
3.根据权利要求1所述基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，在步骤3中，所采用的双向长短期记忆网络由两个方向的lstm单元组成，一种是前向lstm，处理从前向后的序列；另一种是后向lstm，处理从后向前的序列；前向lstm和后向lstm在同一时间步t的隐藏状态分别记为和
4.根据权利要求3所述基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，在步骤3中，利用遗传算法对双向长短期记忆网络的权重和偏置进行全局优化，具体过程为：
5.根据权利要求1所述基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，在步骤4中，所述改进型随机森林模型是将样本权重和自适应优化策略引入到原随机森林模型中，其中：
6.根据权利要求1所述基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，在步骤5中，利用训练好的预测模型预测新样本的标签时，对于给定样本x，计算样本x在每棵树上的预测结果t(x)，并以树的权重进行加权，取加权结果最大的类别作为最终预测结果，即：
