摘要
本发明属于负荷预测技术领域,公开了一种综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法及系统,包括获取目标园区的气象特征以及源域群园区的冷热电气历史数据,并对获取的数据进行预处理;对预处理后的源域群园区的冷热电气历史数据,进行园区互相关及泛化能力分析,确定合适的源域数据;构建多能负荷预测模型,利用Metas训练策略,基于源域数据对模型进行训练,获得训练好的预测模型;将预处理后的目标园区的气象特征输入预测模型中,得到预测结果。本发明实现了在零历史负荷数据条件下对目标综合能源系统中多能负荷的长期精确预测。
技术关键词
综合能源系统
负荷预测方法
负荷预测模型
气象
负荷预测技术
负荷预测系统
电气
多头注意力机制
历史负荷数据
算法
编码器模块
处理器
策略
计算机程序产品
周期性
指令
输出模块
系统为您推荐了相关专利信息
天气预报数据
光伏预测方法
混合深度学习模型
光伏发电数据
光伏发电量
电力故障应急
电力杆塔
气象
输电线路故障
生成电子文档
干旱指数构建
APSIM模型
土壤水
阶段
田间持水量
时间预测方法
水文模型
历史气象数据
水库
水文预报技术