【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力负荷预测与用户行为分析，具体涉及一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法。
技术介绍
1、在现代电力系统中，用户用电行为模式的分析是优化电力调度、提升电力资源利用效率的重要环节。通过对用户用电习惯的历史数据进行分析，可以预测用户的用电需求，为电力系统的稳定运行提供支撑。然而，用户行为模式往往受到多种因素的影响，例如季节变化、突发事件或电价调整等，导致用户的用电习惯呈现频繁变化的特性。
2、现有技术中，基于用户用电习惯的分析主要依赖于对历史数据的整合和建模。然而，由于用户用电行为模式的多变性，历史数据容易产生不一致性问题。这种不一致性表现为数据的时效性和代表性较差，难以准确反映用户当前或未来的用电行为。例如，用户用电数据中存在某些异常值或波动性强的区间，这些数据如果未能被有效识别和处理，将对预测模型的准确性造成不利影响。此外，传统的用电行为建模方法往往缺乏对动态变化的敏感性，多数方法基于静态假设进行建模，无法有效捕捉用户行为模式中的动态变化特征。这不仅降低了用户用电行为模式分析的精度，还导致电力系统在供需平衡上...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述S1包括：
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4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述S4包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述s1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述s3包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述s4包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述s5包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王翔，陈晨，路健，赵永智，张海涛，何瑞江，陶策，彭茁，李勇涛，严浩，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司合肥供电公司，
类型：发明
国别省市：
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