【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，尤其涉及一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法。
技术介绍
1、本专利提出了一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，旨在应对电力行业发展和规划中的挑战。该方法通过对历史电力负荷数据进行特征提取，并将电力负荷分为分钟、小时和天三个时间视角进行分析。针对不同时间视角，采用了适应性的神经网络模型进行特征提取。在分钟负荷值的预测中，利用长短期记忆网络(lstm)提取连续性和序列相关性特征；对于小时负荷值，采用卷积神经网络(cnn)提取周期性和规律性特征；而天负荷值则通过多层感知机(mlp)提取全局性特征。此外，引入了多视角特征合并模块，利用不同时间尺度上的信息来提高分钟负荷值的预测准确性。该方法在短期电力负荷数据集上表现出较好的预测性能。本专利的技术方案在短期电力负荷预测领域具有广阔的应用前景和商业价值。通过提高预测准确性和可靠性，可以帮助电力行业更好地应对挑战，优化电力系统运行，并提供准确的负荷预测信息，以实现经济效益的最大化。此外，该方法还可以为能源规划、电力市场交易等领域提供支持，为决策者提供可靠的...
【技术保护点】
1.一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算分钟电力负荷值的特征表示包括，构建一个用于训练短期电力负荷预测模型的数据集，对于电力负荷预测数据，将按照时间维度进行划分，将数据划分为分钟负荷值、小时负荷值和天负荷值，对于每个时间维度，将计算当前时间段内负荷值的平均值，并作为相应时间维度的数据点。
3.如权利要求2所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算分钟电力负荷值的特征表示包括，使用LSTM的三个控制门...
【技术特征摘要】
1.一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算分钟电力负荷值的特征表示包括，构建一个用于训练短期电力负荷预测模型的数据集，对于电力负荷预测数据，将按照时间维度进行划分，将数据划分为分钟负荷值、小时负荷值和天负荷值，对于每个时间维度，将计算当前时间段内负荷值的平均值，并作为相应时间维度的数据点。
3.如权利要求2所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算分钟电力负荷值的特征表示包括，使用lstm的三个控制门建模对电力负荷序列进行建模：
4.如权利要求3所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算小时电力负荷值的特征表示包括，使用两层cnn网络对小时视角的电力负荷特征进行提取，其过程可表示为
5.如权利要求4所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述计算天电力负荷值的特征表示包括，
6.如权利要求5所述的一种基于多视角时间特征的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述融合不同时间尺度的负荷数据包括，对于每个时刻t，分别考虑当前时刻...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨茗，杨昊，张益鸣，杨子阳，代盛国，赵永辉，杨晓华，刘兴龙，茶建华，任建宇，李家浩，艾渊，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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