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申请/专利权人：浙江华云电力工程设计咨询有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进AdaRNN的电力负荷预测方法及系统，方法包括采集电力负荷数据集，并划分为训练集和测试集；构建Self‑attentiveAdaRNN模型，Self‑attentiveAdaRNN模型的时序分布匹配部分采用Self‑attentive深度学习方法学习不同隐藏层之间的重要性参数；基于训练集训练Self‑attentiveAdaRNN模型，在测试集测试通过后输出Self‑attentiveAdaRNN模型；利用Self‑attentiveAdaRNN模型根据历史电力负荷数据，输出电力负荷预测数据。本发明解决时序数据中分布偏移问题，输出准确率高的电力负荷预测数据。
主权项：1.一种基于改进AdaRNN的电力负荷预测方法，其特征在于，所述基于改进AdaRNN的电力负荷预测方法，包括：采集电力负荷数据集，并划分为训练集和测试集；构建Self-attentiveAdaRNN模型，所述Self-attentiveAdaRNN模型包括时序分布表征部分和时序分布匹配部分，所述时序分布匹配部分采用Self-attentive深度学习方法学习不同隐藏层之间的重要性参数；基于所述训练集训练所述Self-attentiveAdaRNN模型，并在测试集测试通过后输出最终的Self-attentiveAdaRNN模型；利用最终的Self-attentiveAdaRNN模型根据历史电力负荷数据，输出电力负荷预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 基于改进AdaRNN的电力负荷预测方法及系统
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