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申请/专利权人：国网四川省电力公司天府新区供电公司
摘要：本申请公开了电力负荷预测方法、装置、设备及介质，涉及电力负荷预测领域，其技术方案要点是：获取多个源域用户的大样本负荷数据集和目标域用户的小样本负荷数据集；其中源域用户的负荷特性与目标域用户的负荷特性相似或者相同；分别提取出大样本负荷数据集和小样本负荷数据的特征矩阵；根据特征矩阵计算出每个源域用户相对于目标域用户的相似度；构建时间卷积神经网络，将相似度最小的大样本负荷数据集的特征矩阵作为时间卷积神经网络的训练数据，并结合雪消融优化器对时间卷积神经网络的超参数进行优化，直至时间卷积神经网络训练完成，获得可预测目标域用户电力负荷的负荷预测模型。本申请提高了地区或用户电力负荷预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，方法包括：获取多个源域用户的大样本负荷数据集和目标域用户的小样本负荷数据集；其中源域用户的负荷特性与目标域用户的负荷特性相似或者相同；分别提取出大样本负荷数据集和小样本负荷数据的特征矩阵；根据特征矩阵计算出每个源域用户相对于目标域用户的相似度；构建时间卷积神经网络，将相似度最小的大样本负荷数据集的特征矩阵作为时间卷积神经网络的训练数据，并结合雪消融优化器对时间卷积神经网络的超参数进行优化，直至时间卷积神经网络训练完成，获得可预测目标域用户电力负荷的负荷预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网四川省电力公司天府新区供电公司 电力负荷预测方法、装置、设备及介质
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