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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了一种家庭用电短期负荷预测方法及系统，属于短期电力负荷预测技术领域；首先通过传感器获取家庭各电器的负荷数据和气象数据，经过数据清洗和特征处理，包括时间特征的添加和特征合并；然后采用多尺度Transformer与扩散模型构建预测模型，并通过训练和参数优化得到最佳的预测模型；最佳的预测模型包括改进的Transformer编码器、扩散模型和Transformer解码器，确保数据传递过程中的一致性；在预测阶段，利用训练好的预测模型对家庭短期负荷进行预测，并通过逆变换函数将预测结果转换为原始数据范围，得到最终的家庭负荷预测结果，在家庭场景下展现高效的预测能力。
主权项：1.一种家庭用电短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取特定住宅内各用电器时间序列的负荷数据，以及居民住宅所处地区的气象数据；S2、向步骤S1得到的负荷数据及气象数据添加时间特征，并对负荷特征、天气特征和时间特征进行特征合并处理，得到特征数据，对得到的特征数据进行归一化处理并将其划分为训练集和测试集；S3、构建基于多尺度Transformer与扩散模型结合的短期负荷预测模型；S4、利用步骤S2得到的训练集和测试集对步骤S3得到的基于多尺度Transformer与扩散模型结合的短期负荷预测模型进行训练和测试，优化模型参数，得到训练好的短期负荷预测模型；S5、利用步骤S4得到的短期负荷预测模型对家庭短期负荷进行预测，得到归一化预测结果并进行反归一化处理，获得最终家庭负荷预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 一种家庭用电短期负荷预测方法及系统
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