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申请/专利权人：国网河南省电力公司郑州供电公司;国网河南省电力公司荥阳市供电公司
摘要：本申请提出一种配变负荷预测方法及装置，属于配电网负荷预测领域，该方法首先采集配电网负荷数据，将其表示为序列，并通过VMD算法分解为不同尺度的子序列分量，包括电价、天气和日期因素。随后，为每个子序列分量建立DA‑RCLSTM模型，根据该模型进行负荷预测，并汇总各子序列分量的预测结果得到最终预测。此方法通过VMD分解提取数据特征，结合注意力机制的长短时记忆神经网络，聚焦于关键信息，提高预测精度。
主权项：1.一种配变负荷预测方法，其特征在于，包括：采集配电网的负荷数据，将所述负荷数据表示为负荷序列；将所述负荷序列通过VMD分解为不同尺度的子序列分量，所述不同尺度包括：电价因素、天气因素和日期因素；为每个所述子序列分量建立DA-RCLSTM模型；根据所述DA-RCLSTM模型对所述配电网的每个所述子序列分量进行负荷预测，得到每个所述子序列分量的负荷预测结果；将每个所述子序列分量的负荷预测结果求和，得到最终的负荷预测结果。
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