摘要
一种基于MIDCN的电力负荷预测方法,包括以下步骤:步骤一:采集电力负荷历史数据,对采集到的电力负荷数据进行数据清洗,然后对数据进行归一化处理,将归一化后的数据划分为训练集和测试集;步骤二:构建基于多尺度等距扩张卷积网络模型MIDCN;步骤三:将训练集数据输入到基于多尺度等距扩张卷积网络模型MIDCN中对模型进行训练,得到训练好的基于多尺度等距扩张卷积网络模型MIDCN;步骤四:将电力负荷数据输入到训练好的基于多尺度等距扩张卷积网络模型MIDCN中,得到电力负荷预测的结果。
技术关键词
卷积网络模型
电力负荷预测方法
负荷历史数据
前馈神经网络
训练集数据
模块
多尺度特征
序列
嵌入特征
周期
上采样
变量
线性
编码
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卷积网络模型
神经网络模型
意图
服务质量需求
多层感知器
分布式能量
速率
数字高程模型数据
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多层前馈神经网络
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神经网络算法
注意力
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巡检方法
神经网络模型
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