摘要
一种基于时序大模型的电力短期负荷预测方法和系统。该方法包括,获取能源、金融等多个领域的时序历史数据,创建通用时序样本特征库;训练通用时序大模型;获取历史负荷及历史影响因素数据,创建负荷预测样本特征库;基于预构建的通用时序大模型和负荷预测样本特征库,构建负荷预测大模型;获取预测日影响因素数据,基于预构建的负荷预测大模型计算预测日负荷。本发明的方案提高了负荷预测模型的泛化能力,提升了负荷预测模型的预测准确性,尤其适用于历史负荷数据量有限的情况。
技术关键词
样本
混合器模块
负荷预测模型
时序预测模型
历史负荷数据
模型训练模块
处理器
风速
可读存储介质
工具箱
训练集
指令
金融
气压
系统为您推荐了相关专利信息
资源分配优先级
时序预测模型
节点
负载特征
特征提取网络
需求预测模型
巡检设备
需求预测方法
设备巡检
线性回归模型
风险预测模型
名单生成方法
计算机执行指令
随机森林
标签
仿真系统
门控循环单元
神经网络模型
时序
滑动窗口