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公开(公告)号:CN120016482A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510490167.9
申请日:2025-04-18
Applicant: 湘江实验室
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种电力负荷长时序预测方法及相关装置,涉及电力负荷预测技术领域。通过采集电力负荷时序数据;对电力负荷时序数据进行预处理;通过移动分解方法将预处理后的电力负荷时序数据分解为季节性分量和趋势性分量;将趋势性分量输入趋势聚类增强网络,通过K‑means聚类算法对趋势性分量进行通道聚类,并对每个聚类组应用独立的线性变换,提取长期趋势特征;将季节性分量输入季节因果注意力网络,通过因果掩码机制和多头注意力机制提取短期季节特征;融合长期趋势特征与短期季节特征,生成融合特征;将融合特征输入解码器,通过全连接层输出电力负荷预测结果。充分考虑电力负荷数据的变化趋势,提高了对电力负荷长序列的预测精度。