摘要
本发明提供了一种多维分解与智能融合的电力负荷预测方法及相关设备,通过对目标区域的历史电力负荷数据和历史天气数据进行处理,得到周期负荷分量、非周期负荷分量、天气负荷分量和第一特征数据;将非周期负荷分量依次输入训练后的长短期记忆网络和时域卷积网络进行预测,并将预测结果进行加权融合得到非周期负荷分量总预测结果;将天气负荷分量与第一特征数据进行融合后依次输入训练后的长短期记忆网络和时域卷积网络进行预测,并将预测结果进行加权融合得到天气负荷分量总预测结果;将非周期负荷分量总预测结果、天气负荷分量总预测结果与周期负荷分量进行叠加,得到目标区域的电力负荷预测结果;可以有效地降低负荷预测误差,提高预测精度。
技术关键词
电力负荷预测方法
时域卷积网络
长短期记忆网络
周期
天气
负荷预测误差
移动平均算法
表达式
孤立森林算法
处理器
异常数据
时序
可读存储介质
终端设备
存储器
谐波