摘要
本申请公开了一种电力负荷的预测方法、装置、存储介质及计算机程序产品,涉及电力领域,该电力负荷的预测方法包括:获取与第一周期匹配的电力负荷数据集合,其中,电力负荷数据集合中包括至少一个电力负荷分片数据,电力负荷分片数据为对与第一周期对应的电力负荷数据序列按照滑动窗口切分得到的;将与电力负荷数据集合匹配的电力负荷特征输入电力负荷预测模型,其中,电力负荷预测模型中包括多个互相连接的多头注意力模块,多头注意力模块用于提取电力负荷特征中的特征元素之间的注意力权重;获取电力负荷预测模型输出的与第二周期匹配的电力负荷预测结果。采用上述技术方案,可以解决现有技术中电力负荷预测不准确的问题。
技术关键词
电力负荷预测模型
电力负荷特征
注意力
历史负荷数据
周期
矩阵
分片
滑动窗口
节假日信息
计算机程序产品
前馈神经网络
元素
序列
电力系统
系统为您推荐了相关专利信息
深度残差网络
多层注意力
训练集
损失函数优化
图像分割方法
二次精确定位
卷积神经网络提取
微震事件
编码器
矿震检测技术
多通道特征
文本识别模型
训练样本图像
子模块
扩展模块