融合全局增强和局部注意特征的多区负荷预测方法及系统

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融合全局增强和局部注意特征的多区负荷预测方法及系统
申请号:CN202411887001
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119834215B
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
融合全局增强和局部注意特征的多区负荷预测方法及系统,包括:建立负荷特征提取模型以从不同地区的负荷数据中提取负荷特征;建立气象特征提取模型以从不同地区的多元气象数据中提取气象特征;建立多区域负荷预测模型,包括:多个不同尺度的LSTM模型构成的多尺度LSTM特征提取网络、多层感知机网络、基于transformer模型建立的多区域负荷预测网络;多尺度LSTM特征提取网络从负荷特征中提取负荷全局特征和负荷局部特征,多层感知机网络将负荷全局特征和负荷局部特征与气象特征进行融合,以得到多区域负荷预测网络的输入数据集;根据输入数据集,多区域负荷预测网络输出多区域负荷预测结果,提高多区负荷预测结果的准确性。
技术关键词
负荷预测方法 融合全局 特征提取模型 多区域 负荷特征 多层感知机 网络模块 气象 多地区 特征提取网络 融合特征 数据 注意力 负荷预测模型 矩阵 多尺度 补丁
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