一种基于自然语言处理的中低压负荷时序数据预测方法与装置

本发明公开了一种基于自然语言处理的中低压负荷时序数据预测方法与装置，属于数据预测的领域，所述方法为：通过自然语言处理技术识别用户输入中的负荷预测意图；根据所述负荷预测意图获取中低压负荷数据集；将所述中低压负荷数据集分别输入预设的BERT模型和预设的CTRL模型进行中低压负荷预测处理，得到第一预测结果和第二预测结果；整合所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到中低压负荷时序数据。本发明通过调用两个模型同时进行预测和整合，一方面可以适配海量增长的中低压电网的时序负荷数据，另一方面可以提升预测的精度，减少预测的误差，从而满足实际的预测需求。