摘要
本申请提供一种电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电力负荷技术领域。该方法包括:获取电网中多个用户类型的当前负荷数据和用户数量,其中,用户类型是基于聚类分析和电网中用户的历史用电数据,对用户进行用电行为分析得到的;针对每个用户类型,将当前负荷数据输入至负荷预测模型,得到预测负荷数据,负荷预测模型是基于多尺度特征金字塔和卷积神经网络构建训练得到的;根据所有用户类型的预测负荷数据和用户数量,确定电网的电力预测负荷。本申请提高了电力负荷预测的精准度,避免因预测误差导致的发电量过剩或不足,降低发电成本,提高能源利用率。
技术关键词
负荷预测模型
初始聚类中心
多尺度特征金字塔
电力负荷预测方法
计算机执行指令
历史负荷数据
电力负荷预测装置
电力负荷技术
融合特征
电子设备
可读存储介质
调控策略
储能
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碾米机控制方法
进料电机
电压
神经网络模型
稻谷
电网系统监控
历史温度数据
故障检测模型
负荷预测模型
分布式电源
尾矿坝
时序
皮尔逊相关系数
仿真模型
可执行程序代码
智能决策模型
倾斜装置
参数
计算机执行指令
故障诊断方法