一种面向HPLC高频数据采集的短期电力负荷预测方法

本发明公开了一种面向HPLC高频数据采集的短期电力负荷预测方法，包括如下步骤：步骤a，多头注意力机制的时间卷积神经网络模型的建立步骤；步骤b，基于多任务学习的分位数学习步骤；步骤c，HPLC高频采集数据预处理步骤。本发明利用时间卷积网络在图像处理和模式识别方面的优势，对电力负荷数据进行深度学习和特征提取，从而实现更为精确和可靠的预测。