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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司
摘要：本申请提出了一种电力需求负荷量预测方法、装置、设备和存储介质。该方法通过收集电力数据并进行插值、归一化和编码，获得一维输入数据。按照预设时间间隔分组，用一维卷积组提取一阶特征，再用LSTM提取二阶特征。通过计算一阶特征的均方差，结合注意力机制优化参数权重，融合特征得到预测特征。最后，通过全连接层和线性回归层处理预测特征，得出用电量预测值。此方法引入人工智能和多尺度快慢机制，增强了非线性数据处理能力，提高了预测精度。
主权项：1.一种电力需求负荷量预测方法，其特征在于，包括：收集待预测日的电力数据，对所述电力数据进行插值、归一化和one-hot编码，获得一维输入数据；按照多个预设时间间隔将所述一维训练数据分为多组，分别采用一种预设结构的一维卷积组提取每组所述一维训练数据的一阶特征；采用LSTM提取所述一阶特征的二阶特征；计算所述二阶特征的相同时间间隔数据间的第一均方差和不同时间间隔数据间的第二均方差；基于所述第一均方差和第二均方差，通过注意力机制最小化所述第一均方差和最大化所述第二均方差获得的参数权重，融合所述二阶特征获得预测特征；将所述预测特征通过全连接层和线性回归层处理，得到预测的用电量数值。
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