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申请/专利权人：合肥中科类脑智能技术有限公司
申请日：2024-05-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118249348A
主分类号：H02J3/00
分类号：H02J3/00;G06F18/214;G06F18/211;G06F18/22;G06N5/01;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、电子设备和介质，所述方法包括：获取待预测日之前的全量历史数据，并根据所述全量历史数据，构建每个样本日对应的与电力负荷关联的历史特征序列；将所述历史特征序列与所述历史特征序列对应的标签构建训练集，并基于所述训练集对目标网络进行训练，得到电力负荷预测模型；获取所述待预测日的特征数据，并基于所述电力负荷预测模型对所述特征数据进行处理，输出所述待预测日的电力负荷预测结果。采用该方法能够通过多元特征分析，耦合多种与电力负荷特性相关的特征因素，使得电力预测模型能够更好地学习到电力负荷与各个特征变量之间的关系，从而实现更为精确的电力负荷预测。
主权项：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测日之前的全量历史数据，并根据所述全量历史数据，构建每个样本日对应的与电力负荷关联的历史特征序列；所述历史特征序列包括历史电力负荷时序特征、历史气象特征和节假日特征；其中，所述历史气象特征包括历史气象数据、历史气象组合时序数据和所述历史气象累积数据；将所述历史特征序列与所述历史特征序列对应的标签构建训练集，并基于所述训练集对目标网络进行训练，得到电力负荷预测模型；获取所述待预测日的特征数据，并基于所述电力负荷预测模型对所述特征数据进行处理，输出所述待预测日的电力负荷预测结果；所述电力负荷预测结果描述待预测日的设定时间点对应的电力负荷预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥中科类脑智能技术有限公司 电力负荷预测方法、装置、电子设备和介质
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