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申请/专利权人：深圳江行联加智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种电量预测方法，该电量预测方法包括：获取电量时序信息、气温信息、假日信息、风力信息以及天气信息；根据所述电量时序信息确定第一预测值，根据所述气温信息、所述假日信息以及所述风力信息确定第二预测值，且根据所述天气信息确定第三预测值；根据所述第一预测值、所述第二预测值以及所述第三预测值确定预测电量值；输出所述预测电量值。由于综合考虑了电量时序信息、气温信息、假日信息、风力信息以及天气信息多个因素，而不是只考虑了电量数据的因素，对预测电量值进行预测，从而提高了电量预测的结果的全面性和准确性。此外还公开了一种电量预测装置以及计算机可读存储介质。

主权项：1.一种电量预测方法，其特征在于，所述电量预测方法包括：获取电量时序信息、气温信息、假日信息、风力信息以及天气信息；获取第一训练集、第二训练集以及第三训练集，其中，所述第一训练集包括多个电量时序训练信息，所述第二训练集包括多组训练信息，所述训练信息包括气温训练信息、假日训练信息以及风力训练信息，所述第三训练集包括多个天气训练信息；将所述第一训练集输入至预设的训练模型中神经网络的第一训练层，将所述第二训练集输入至所述神经网络的第二训练层，且将所述第三训练集输入至所述神经网络的第三训练层；在所述神经网络的第四训练层的收敛值小于预设阈值，停止训练，并将停止训练的训练模型保存为电量预测模型，其中，所述第四训练层根据第一训练层、第二训练层以及第三训练层的输出值进行训练；所述电量预测模型是多输入神经网络，接受多种输入数据类型的网络结构，数据类型包括数字、类别和图像，所述多输入神经网络是同时存在多个输入层的神经网络，将多个输入数据单独建立神经网络结构，相对独立的进行模型训练后，将各自的输出层或中间层组合为一个组合层放入同一神经网络中融合训练；将所述电量时序信息、气温信息、假日信息、风力信息以及天气信息输入预设的电量预测模型；获取所述电量预测模型输出的预测电量值，其中，所述电量预测模型根据所述电量时序信息确定第一预测值，根据所述气温信息、所述假日信息以及所述风力信息确定第二预测值，且根据所述天气信息确定第三预测值，所述第一预测值是将电量时序信息进行计算后得到的用于确定预测电量值的参考值；所述第二预测值是将气温信息、假日信息以及风力信息进行计算后得到的用于确定预测电量值的参考值；所述第三预测值是将天气信息进行计算后得到的用于确定预测电量值的参考值；根据所述第一预测值、所述第二预测值以及所述第三预测值确定预测电量值，包括：将所述第一预测值、所述第二预测值以及所述第三预测值输入神经网络模型进行计算，得到所述预测电量值；输出所述预测电量值。

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