【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种用电负荷预测方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、随着科学技术的不断发展，更多样化的电气设备的应用越来越广泛，相应的，生活中对电力的需求也在不断的增加。进而，电力系统必须要保证更加稳定、更加优质的电力供应。作为地区电网规划中一个非常重要的步骤，用电负荷预测时保障整个地区电网系统稳定性、可靠性的重要前提。
2、目前，处理这类问题的主要方法为采用单一神经网络模型对用电负荷进行预测。而采用单一神经网络模型的方法容易出现过拟合、训练时间较长、准确率低、稳定性差的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用电负荷预测结果的准确率和用电负荷预测过程的稳定性的用电负荷预测方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种用电负荷预测方法，包括：
3、获取目标区域的电力系统对应的用电负荷时间序列；
4、根据所述用电负荷时间序列中相邻时段的用电负荷量，确定各时刻的局部变
【技术保护点】
1.一种用电负荷预测方法，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，所述根据所述用电负荷时间序列中相邻时段的用电负荷量，确定各时刻的局部变化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述局部变化数据包括极差和变差；相应的，所述根据所述局部序列中所包含的各用电负荷量，确定该局部序列对应时刻的局部变化数据，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述用电负荷时间序列中各时刻对应的局部变化数据，对所述用电负荷时间序列中的用电负荷量进行聚类，得到至少一个类别集，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种用电负荷预测方法，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，所述根据所述用电负荷时间序列中相邻时段的用电负荷量，确定各时刻的局部变化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述局部变化数据包括极差和变差；相应的，所述根据所述局部序列中所包含的各用电负荷量，确定该局部序列对应时刻的局部变化数据，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述用电负荷时间序列中各时刻对应的局部变化数据，对所述用电负荷时间序列中的用电负荷量进行聚类，得到至少一个类别集，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述局部变化数据包括极差和变差的情况下，所述预设变化阈值包括预设极差阈值和预设极变差比值；相应的，所述根据各短序列中不同时刻...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹熙，王雪纯，胡彩倩，李文杰，殷梓恒，冯鸿怀，
申请(专利权)人：南方电网大数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。