一种基于多任务XLSTM的短期电力负荷预测方法

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一种基于多任务XLSTM的短期电力负荷预测方法
申请号:CN202510744885
申请日期:2025-06-05
公开号:CN120638302A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多任务XLSTM的短期电力负荷预测方法,包括电力负荷预测系统,所述电力负荷预测系统包括数据采集单元,所述数据采集单元和数据处理单元对接,所述数据处理单元和多任务XLSTM模型构建单元对接,本发明涉及电力负荷预测技术领域。该基于多任务XLSTM的短期电力负荷预测方法,通过引入多任务学习和XLSTM网络,充分考虑不同区域电力负荷之间的空间和时间关联,以及各个区域负荷的独特特征,能够更准确地捕捉电力负荷的动态变化,从而提高预测的准确性,通过引入多任务学习机制,使模型能够学习到不同区域负荷之间的共性和个性特征,增强了模型在不同场景下的适应能力,提高了模型的泛化能力。
技术关键词
多任务 电力负荷预测系统 数据采集单元 数据处理单元 模型训练模块 短期电力负荷预测 电力负荷预测技术 动态变化规律 网络 联合损失函数 注意力机制 预测误差 训练集
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