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申请/专利权人：杭州太阁未名科技有限公司
摘要：本发明实施例公开了全网用电负荷分类占比分析方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取用电负荷数据；将所述用电负荷数据输入至识别模型中进行负荷分类，以得到分类结果；根据分类结果计算负荷占比；其中，所述识别模型的训练过程包括：通过时序数据和非时序数据作为样本集训练机器学习基模型，并将机器学习基模型输出的结果采用融合策略进行融合。通过实施本发明实施例的方法可实现精准预测、综合时序与非时序数据、高适应性与灵活性、高效计算性能、增强决策支持和全面负荷特性的分析，以解决传统模型在处理时序和非时序影响因素、区域化数据和定制模型时的局限性以及缺乏对非时序影响因素足够关注的缺点。
主权项：1.全网用电负荷分类占比分析方法，其特征在于，包括：获取用电负荷数据；将所述用电负荷数据输入至识别模型中进行负荷分类，以得到分类结果；根据分类结果计算负荷占比；其中，所述识别模型的训练过程包括：通过时序数据和非时序数据作为样本集训练机器学习基模型，并将机器学习基模型输出的结果采用融合策略进行融合；所述时序数据包括用电负荷数据、气象条件数据中的一种或多种的组合；所述非时序数据包括用户行为模式、区域经济指标中的一种或多种的组合。
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权利要求：
百度查询： 杭州太阁未名科技有限公司 全网用电负荷分类占比分析方法、装置及计算机设备
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