一种基于时间序列核心融合的电力负荷预测方法

本发明提供一种基于时间序列核心融合的电力负荷预测方法，涉及人工智能技术领域，该方法为通过对可调节负荷数据进行归一化处理，得到可调节负荷数据特征向量；利用多层感知层、随机池化层和融合层，构建可调节电力负荷预测模型；将可调节负荷数据特征向量输入可调节电力负荷预测模型，基于准确性指标对可调节电力负荷预测模型进行训练，得到训练好的可调节电力负荷预测模型；通过对包含预测组的特征序列进行反归一化计算，得到可调节电力负荷预测结果，完成对可调节电力负荷的预测。本发明解决了可调节电力负荷预测结果精确度不高的问题。