训练数据的处理方法、装置、存储介质和电子设备

本申请实施例提供了一种训练数据的处理方法、装置、存储介质和电子设备，其中，该方法包括：对每个初始样本进行周期解析，得到每个初始样本的周期成分，基于每个初始样本的周期成分，构建每个初始样本的周期矩阵，将每个初始样本的周期矩阵进行特征提取处理，得到每个初始样本的训练特征；根据每个初始样本的训练特征，构建与每个初始样本对应的正样本对和与每个初始样本对应的负样本对，其中，与每个初始样本对应的正样本对和与每个初始样本对应的负样本对用于对负荷预测模型进行训练。通过本申请，解决了预测电力负荷精度不高的问题，进而达到了提高电力负荷预测精度的效果。