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公开(公告)号：CN116523127A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310462864.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 一种基于多层次残差融合网络的短期负荷预测方法。首先，针对负荷数据具有周期性这一特征，采取具有较长感受野的1D卷积对数据进行特征挖掘。其次在1D卷积的基础上采用多层次残差连接策略，充分利用负荷时序特性的同时减少卷积网络叠加所产生的性能衰退。最后，针对特征融合时产生的信息“混淆”问题，在残差连接中引入自适应特征融合机制降低了非负荷数据波动的影响，完成了对短期负荷数据的预测任务。
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