摘要
本发明提供一种基于时间通道融合策略及mxlstm的用电量动态预测方法,通过采用时间通道融合方法,结合随机洗牌策略和早停策略,利用基于扩张卷积的多尺度特征提取和路径注意力权重优化后的Multi‑Attention‑OLSTM模型,以结合历史时间用电数据及外围多元数据实现用电量预测。以有效结合用电量数据和外部多元相关数据实现预测,高效地处理和分析用电量变化中的时空动态特征。本发明可广泛应用于不同企业的用电量数据监控及预测,为用电客户优化生产结构、判断设备故障提供参考,为售电公司在电力期货交易中提供决策依据,为发电企业发电量提供提前参考值,为均衡电网负荷削峰平谷提供先导指标,具有较高的应用价值和社会效益。
技术关键词
动态预测方法
融合策略
通道
融合方法
洗牌
样本
注意力机制
数据
非暂态计算机可读存储介质
阈值降噪方法
节点
记忆单元
混合损失函数
时序预测模型
时间序列特征
滑动窗口法
特征值
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感兴趣区域图像
磁共振
交替迭代优化
掩模
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人形机器人
深度强化学习
机器人控制模块
决策
网络
色彩补偿方法
面向色盲
色盲患者
通道注意力机制
特征提取能力