【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种基于数据知识联合驱动的电力负荷预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、电力负荷预测可通过分析电力系统运行过程中产生的电力负荷数据，寻找电力负荷与各种因素之间的潜在规律，进而对未来的电力负荷变化进行预测。
2、随着机器学习尤其是深度学习的发展，传统技术主要运用数据驱动方法对电力负荷进行预测。
3、然而，电力系统中的数据不能完全符合数据驱动技术的数据规模要求和数据质量要求，同时，数据驱动技术缺乏对数据的理解和解释，无法完全适用于复杂的电力系统场景，不利于提高电力负荷预测的准确性。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高电力负荷预测准确性的基于数据知识联合驱动的电力负荷预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种基于数据知识联合驱动的电力负荷预测方法，所述方法包括：
3、将电力节点在目标时间段的气象特征输入至...
【技术保护点】
1.一种基于数据知识联合驱动的电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力节点在所述目标时间段的气象特征，在历史时间段中确定所述目标时间段对应的相似时间段，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一差值和所述第二差值，选择所述数据驱动电力负荷预测值或所述知识驱动电力负荷预测值作为所述电力节点在所述目标时间段下的电力负荷观测值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述电力负荷观测值输入至预训练的联合驱动电力负荷预测模型，得到所述电力...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据知识联合驱动的电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力节点在所述目标时间段的气象特征，在历史时间段中确定所述目标时间段对应的相似时间段，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一差值和所述第二差值，选择所述数据驱动电力负荷预测值或所述知识驱动电力负荷预测值作为所述电力节点在所述目标时间段下的电力负荷观测值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述电力负荷观测值输入至预训练的联合驱动电力负荷预测模型，得到所述电力节点在所述目标时间段下的目标电力负荷预测值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力负荷观测值、状态转移矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，黄文琦，梁凌宇，戴珍，侯佳萱，曹尚，张焕明，赵翔宇，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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