一种基于时序结构保持的工业负荷预测方法、设备及介质技术

本申请提供一种基于时序结构保持的工业负荷预测方法、设备及介质，涉及工业负荷预测技术领域。方法包括：获取目标工业园区在历史时间段内的工业负荷时序数据和外生因素时序数据；对所述工业负荷时序数据和外生因素时序数据进行预处理、标准化以及分块后，输入预先训练的工业负荷预测模型，将所述工业负荷预测模型输出的预测值进行逆标准化后，得到目标工业园区在未来设定时间段内的预测工业负荷；其中，所述工业负荷预测模型将Transformer编码器与大模型解码器进行深度集成得到的混合模型。本申请提出的方法可以高效生成精确的工业负荷预测结果，为工业园区的高效管理和资源优化提供了可靠依据。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及工业负荷预测，具体涉及一种基于时序结构保持的工业负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、电力负荷，又称“用电负荷”。电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和，称为用电负荷。根据电力用户的不同负荷特征，电力负荷可区分为各种工业负荷、农业负荷、交通运输业负荷和人民生活用电负荷等。

2、工业园区电力负荷的精准预测对优化能源管理和提升运营效率具有重要作用。然而这一领域面临着独特的技术挑战：负荷序列的多维特性不仅源于其内在的动态演变规律，更受制于复杂的外生影响因素。工业负荷具有复杂的时序特性，依赖关系跨越不同的时间尺度，不同建筑类型之间的交叉序列相关性，并且受到外部变量的显著影响，例如多变的天气模式，生产计划瞬息万变，效率衡量标准也各不相同。这些复杂性需要超越简单模式识别的预测方法并且能够适应不同的行为和改变操作条件。

3、以往的工业负荷预测具有如下缺点：1、传统预测模型的结构性缺陷：以自回归移动平均模型arma、指数平滑为代表的经典时序模型受限于平稳性假设与线性建模范式，难以刻画工业负荷的非线性动态本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时序结构保持的工业负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下方式预先训练所述工业负荷预测模型：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分块包括：将时间序列分割成固定长度的序列块。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括数据一致性处理、最值处理和缺失值处理。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述工业负荷预测模型包括特征提取单元、特征增强单元和预测单元；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大模型包括GPT-2模型。...

【技术特征摘要】

1.一种基于时序结构保持的工业负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下方式预先训练所述工业负荷预测模型：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分块包括：将时间序列分割成固定长度的序列块。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括数据一致性处理、最值处理和缺失值处理。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述工业负荷预测模型包括特征提取单元、特征增强单元和预测单元；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智谨，吴森镇，吴茁睿，陈愉，胡樾，王宜虹，梁志强，付永钢，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：