基于分层路由的全模态混合专家模型能源预测方法

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基于分层路由的全模态混合专家模型能源预测方法
申请号:CN202510656479
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120508781A
公开日期:2025-08-19
类型:发明专利
摘要
本发明涉及能源预测技术领域,公开了基于分层路由的全模态混合专家模型能源预测方法,包括以下步骤:S1、构建分层专家网络结构,所述分层专家网络结构包括多个专家层,每个专家层被配置为处理特定模态的特征数据,其中所述专家层基于模态类型划分为气象处理层、电价处理层、负荷处理层及光照处理层;S2、接收多模态特征数据,所述多模态特征数据包括气象数据、电价数据、负荷数据及光照数据。通过构建分层专家网络结构与动态路由分发机制,采用专用专家层进行特征提取与局部预测,结合路由模块的动态分配策略,从而实现了预测模型对高维异构数据的兼容性提升,并降低模型训练与部署的计算复杂度,满足虚拟电厂场景下实时性与资源约束需求。
技术关键词
能源预测方法 多模态特征 分层 网络结构 预测误差 负荷 长短期记忆神经网络 能源预测技术 多层感知机 气象 动态分配策略 梯度提升决策树 权重分配策略 增量学习算法 模块 数据映射关系 调度系统 注意力机制
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