公开(公告)号：CN119448265A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411579243.5

申请日：2024-11-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 尚凤军 ,  刘千叶

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种Transformer与RF相融合的电力负荷预测方法，包括：获取目标区域待预测的短期电力负荷数据，经过聚类和分解后输入训练后的随机森林网络RF，输出电力负荷预测结果。RF的训练过程包括：采集特定区域的电力负荷历史数据及其相应历史天气数据，经预处理后分别得到带标签的第一训练数据集和第二训练数据集；基于电力负荷历史数据及其相应历史天气数据的时间序列特性，分别对带标签的第一训练数据集和第二训练数据进行聚类和分解；分别将经聚类和分解后的电力负荷数据输入多模态时序预测变换器，得到特征序列；将该特征序列输RF进行回归预测，计算回归损失，通过该回归损失迭代优化随机森林网络。本发明可以明显电力负荷预测结果的准确性。