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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司
摘要：一种基于神经网络的月度电量预测方法和系统，所述方法包括：构建月电量预测的样本数据集，并对样本数据先进行扩展处理，再经过因果卷积得到处理后的样本数据；基于时序神经网络构建时间卷积网络模型即TCN模型，通过TCN模型对处理后的样本数据进行时间尺度的统一后得到压缩数据；建立时间关注机制单元，并基于所述单元构建时间注意编码器；构建剩余连接模块，所述模块包括跳跃连接单元、门控单元和归一化单元；基于LSTM构建月电量预测模型。所述方法有利于提取大量月电量数据的时间特征信息，避免了不同时间尺度的电量数据造成的预测偏差，提高了预测方法的数据处理能力和预测结果的准确度。
主权项：1.一种基于神经网络的月度电量预测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤1，采集历史用电数据，构建用于月电量预测的样本数据集，并对样本数据先进行扩展处理，再经过因果卷积得到处理后的样本数据；步骤2，基于时序神经网络构建时间卷积网络模型即TCN模型，通过TCN模型对处理后的样本数据进行时间尺度的统一后得到压缩数据；步骤3，建立时间关注机制单元，并基于所述单元构建时间注意编码器；步骤4，构建剩余连接模块，所述模块包括跳跃连接单元、门控单元和归一化单元；步骤5，基于LSTM构建月电量预测模型，并输入剩余连接模块的输出结果和步骤1采集的样本数据集对所述模型进行训练，直至所述模型的预测精度达到设定阈值，得到训练完成后的月电量预测模型。
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