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申请/专利权人：国网四川省电力公司宜宾供电公司
摘要：本发明提供了一种电力负荷预测方法，涉及电网电力技术领域，该方法包括获取电力系统数据；对电力系统数据进行预处理以及多源数据融合处理；利用变分模态分解模型将原始时间序列进行子序列分解；根据门控循环单元和注意力机制，构建电力负荷预测模型，并根据分解的子序列，利用电力负荷预测模型对电力负荷进行预测，其中，利用改进的麻雀搜索算法对电力负荷预测模型的参数进行优化。本发明解决了传统电力负荷预测模型精度不足、模型参数优化困难以及多源数据融合处理效果不佳的问题。
主权项：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取电力系统数据；S2、对电力系统数据进行预处理以及多源数据融合处理；S3、根据经预处理以及多源数据融合处理后的电力系统数据，利用变分模态分解模型将原始时间序列进行子序列分解，其中，利用改进的麻雀搜索算法对变分模态分解模型的参数进行优化；S4、根据门控循环单元和注意力机制，构建电力负荷预测模型，并根据分解的子序列，利用电力负荷预测模型对电力负荷进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网四川省电力公司宜宾供电公司 一种电力负荷预测方法
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