一种电力物资需求预测方法、系统、设备及介质

本发明提供一种电力物资需求预测方法、系统、设备及介质，属于电力物资调控技术领域，所述方法：采集历史电力物资需求数据及影响因素数据，并进行清洗、变换及特征提取的预处理；基于TensorFlow深度学习框架搭建深度学习模型；使用完成预处理的历史数据对深度学习模型进行训练、模型参数调整以及性能评估，得到最终的预测模型；采集实时电力物资需求数据及影响因素数据，进行预处理后输入最终的预测模型中进行需求电力物资预测。本发明通过TensorFlow深度学习框架构建深度学习模型，结合处理的历史电力物资需求数据实现电力物资需求数据的预测，预测精度高。