一种考虑业扩影响的日电量预测方法

本发明涉及一种考虑业扩影响的日电量预测方法。电量预测方法包括如下过程：获取待预测区域在待预测时间点之前的电量记录数据、对应的气象数据以及业务扩张安装事件的记录；模型训练；具体包括：构建基于元学习的预测模型训练框架；建立基于卷积神经网络和高效通道注意力机制的联合用电量神经网络预测模型；比较模型在多种不同配置下的预测性能，最终确认预测性能最佳的配置方案；使用模型进行预测。本发明将ECA机制和深度学习模型相结合，显著提高了对电力需求波动敏感的特征的识别能力，从而提高了预测精度。