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申请/专利权人：湖南慧明谦数字能源技术有限公司

摘要：本发明提供了一种多维分解与智能融合的电力负荷预测方法及相关设备，通过对目标区域的历史电力负荷数据和历史天气数据进行处理，得到周期负荷分量、非周期负荷分量、天气负荷分量和第一特征数据；将非周期负荷分量依次输入训练后的长短期记忆网络和时域卷积网络进行预测，并将预测结果进行加权融合得到非周期负荷分量总预测结果；将天气负荷分量与第一特征数据进行融合后依次输入训练后的长短期记忆网络和时域卷积网络进行预测，并将预测结果进行加权融合得到天气负荷分量总预测结果；将非周期负荷分量总预测结果、天气负荷分量总预测结果与周期负荷分量进行叠加，得到目标区域的电力负荷预测结果；可以有效地降低负荷预测误差，提高预测精度。

主权项：1.一种多维分解与智能融合的电力负荷预测方法，其特征在于，包括：步骤1，采集目标区域的历史电力负荷数据和历史天气数据；步骤2，对所述历史天气数据进行特征筛选，得到第一特征数据；步骤3，对所述历史电力负荷数据进行时序分解，得到周期负荷分量、非周期负荷分量和天气负荷分量；步骤4，将所述非周期负荷分量依次输入训练后的长短期记忆网络和训练后的时域卷积网络进行预测，得到第一非周期负荷分量预测结果和第二非周期负荷分量预测结果；步骤5，将所述第一非周期负荷分量预测结果和所述第二非周期负荷分量预测结果进行加权融合，得到非周期负荷分量总预测结果；步骤6，将所述天气负荷分量与所述第一特征数据进行融合后依次输入所述训练后的长短期记忆网络和所述训练后的时域卷积网络进行预测，得到第一天气负荷分量预测结果和第二天气负荷分量预测结果；步骤7，将所述第一天气负荷分量预测结果和所述第二天气负荷分量预测结果进行加权融合，得到天气负荷分量总预测结果；步骤8，将所述非周期负荷分量总预测结果、所述天气负荷分量总预测结果与所述周期负荷分量进行叠加，得到所述目标区域在未来时刻的电力负荷预测结果；所述周期负荷分量通过傅里叶级数进行模拟，其表达式为： 其中，表示日负荷分量，表示周负荷分量，表示年负荷分量，、、均表示谐波数量，表示日负荷分量的余弦项系数，表示日负荷分量的正弦项系数，表示日负荷分量的基本周期，表示周负荷分量的余弦项系数，表示周负荷分量的正弦项系数，表示周负荷分量的基本周期，表示年负荷分量的余弦项系数，表示年负荷分量的正弦项系数，表示年负荷分量的基本周期。

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