摘要
本发明公开了一种电网负荷预测方法、装置及电子设备。涉及智能电网领域,尤其涉及电力系统负荷预测技术领域,该方法包括:获取当前时段采集的电网的当前采集数据,其中,当前采集数据包括电网在当前时段的当前负荷数据,以及电网所在区域的当前天气数据;基于当前采集数据,采用负荷预测模型,得到电网在预测时段的负荷预测结果,预测时段为当前时段之后的时段,负荷预测模型包括时间卷积网络和双向门控循环网络;负荷预测模型是基于多个历史时段分别采集的历史采集数据和实际负荷结果,通过机器学习得到的。本发明解决了相关技术中基于一种网络模型构建的负荷预测模型泛化能力差,造成的电网负荷预测准确性低的技术问题。
技术关键词
负荷预测模型
历史采集数据
门控循环网络
电网负荷预测方法
时间卷积网络
电气特征
非易失性存储介质
预测误差
历史负荷数据
特征值
天气
系数方法
电子设备
处理器
智能电网
电力
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供热负荷预测
温度预测方法
温度预测模型
历史运行数据
序列
能耗预测模型
负荷预测模型
历史负荷数据
变电站
策略
水下机器人作业
故障预测方法
故障预测模型
时间卷积网络
注意力
效率评估系统
基因
分析单元
数据
多模态特征融合
电力调度方法
电力调度设备
负荷预测模型
变分贝叶斯
数据采集模块