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申请/专利权人：山西省能源互联网研究院
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑GRU与ARIMA模型的电力负荷预测方法，涉及电力系统中电力负荷的预测领域。具体包括：S1：提取电力负荷数据并进行数据预处理；S2：构建GRU‑CNN模块，用于提取电力负荷数据中的时序特征；S3：构建ARIMA模块，用于建立时间序列模型并进行预测；S4：模型训练与评估；S5：融合模型输出预测结果。本发明创新地融入了CNN结构到GRU模型中，以更精确地提取电力负荷数据的时域和频域特征，有效捕捉电力负荷数据的波动趋势；同时，为提高预测的准确性和稳健性，还进一步结合了ARIMA模型以考虑历史数据中的周期性因素；提高了短期负荷预测的准确性和可靠性，以及可以更好地捕捉电力负荷预测中的时空特征。
主权项：1.一种基于CNN-GRU与ARIMA模型的电力负荷预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：提取电力负荷数据并进行数据预处理；S2：构建GRU-CNN模块，用于提取电力负荷数据中的时序特征；S3：构建ARIMA模块，用于建立时间序列模型并进行预测；S4：模型训练与评估；S5：融合模型输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西省能源互联网研究院 基于CNN-GRU与ARIMA模型的电力负荷预测方法
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