摘要
本发明公开了一种基线负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取预设地区在历史时间段内的电力负荷数据、气象特征数据、电价特征数据,将电力负荷数据、气象特征数据、电价特征数据以及目标时间段输入至预设极端梯度提升模型中,得到目标时间段对应的第一基线电力负荷曲线,目标时间段的开始时刻在历史时间段的结束时刻之后,然后将电力负荷数据、气象特征数据、电价特征数据以及目标时间段输入至预设长短期记忆网络模型中,得到目标时间段对应的第二基线电力负荷曲线,最后基于第一基线电力负荷曲线和第二基线电力负荷曲线确定目标时间段对应的目标基线电力负荷曲线。采用本申请实施方式,提升了基线负荷的预测准确率。
技术关键词
电力负荷曲线
时间段
基线负荷预测方法
梯度提升模型
长短期记忆网络
数据
气象
电子设备
可读存储介质
处理单元
处理器
通信接口
程序
存储器
计算机
因子
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时间序列预测模型
数据
楼宇智能化
布谷鸟搜索
模糊C均值
公共服务平台系统
公共服务实体
地理位置信息
智能分析模块
分析单元
赔付率预测方法
ARIMA模型
时序
因子
数据完整性验证
智能穿戴设备
个性化健康建议
数据采集模块
实时数据
光线强度数据