一种用于电力市场的中长期负荷预测方法、装置及电子设备

本申请涉及一种用于电力市场的中长期负荷预测方法、装置及电子设备，属于电力市场中长期交易技术领域，该方法包括：获取电力市场中负荷情况的基础数据，以及基础数据对应的短期变化特征和长期变化特征，通过深度学习模型对长期变化特征执行预测得到预测值，通过门控和残差网络将短期变化特征、长期变化特征和预测值执行筛选操作得到特征向量，将基础数据和特征向量输入到时间循环神经网络得到中长期负荷预测模型，通过中长期负荷预测模型进行预测得到目标预测结果；该发明依据影响中长期负荷预的多个因素，通过深度学习构建的模型，使中长期预测的预测结果更准确。