负荷预测方法、系统、电子设备及存储介质

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负荷预测方法、系统、电子设备及存储介质
申请号:CN202411374513
申请日期:2024-09-29
公开号:CN119171433B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明实施例提供一种负荷预测方法、系统、电子设备及存储介质,属于电力预测领域。该方法包括:获取历史负荷数据并进行预处理,获得目标历史负荷数据;将其输入至预先构建的LTSF‑Linear模型进行预测,获得预测结果;使用多模型融合Stacking集成学习将LTSF‑Linear模型输出的预测结果基于线性回归模型计算得到目标预测结果。在预测模型构建方面,使用LTSF‑Linear模型中的各子模型作为负荷预测的基模型对历史负荷数据分别进行预测,使用基于上述基模型的线性回归模型作为元模型,并通过多模型融合Stacking集成学习的方法训练得到最终预测结果,提高了负荷预测结果的精准度。
技术关键词
历史负荷数据 Stacking集成学习 线性回归模型 负荷预测方法 序列 多模型 负荷预测系统 非暂态计算机可读存储介质 学习器 电子设备 处理器 时序 存储器 周期 噪声 电力 程序
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