摘要
本发明涉及电力系统中的短期负荷预测技术领域,公开了一种基于编码‑解码器架构的短期负荷预测系统,编码器用于提取出电力负荷模式的局部特征;解码器用于将电力负荷模式的局部特征转换为预测的电力负荷值并输出。所述编码器由多尺度扩张因果卷积网络MSDCC实现,解码器由双向长短期记忆网络BiLSTM实现。预测系统构建方法为,从历史数据库中提取相关数据,对数据预处理分析,构造预测器矩阵;构建MSDCC编码器;构建BiLSTM解码器;将编码器‑解码器架构组合构建短期负荷预测模型。本发明通过有效限制特征图大小,减少模型参数,避免了过拟合,控制了计算需求,在高效捕捉非线性特征的同时保持时间复杂度低,因此,具有预测效率高,预测精度高的优点。
技术关键词
短期负荷预测系统
解码器架构
编码器
历史负荷数据
短期负荷预测技术
短期负荷预测模型
数据预处理分析
矩阵
负荷特征
双向长短期记忆
SCADA系统
解码器组合
电力
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多层次特征融合
定位模块
局部纹理特征
多视角
多尺度
声学特征
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生成解码
信息编码
大数据分析方法
命名实体识别
资产
预训练语言模型
资源分配