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申请/专利权人：国网陕西省电力有限公司西安供电公司
摘要：本发明提供了一种基于智能融合终端的深度学习配电网负荷预测系统及方法，该系统包括依序通信连接的智能融合终端、数据处理模块、深度学习模型、结果显示模块和系统控制模块，所述深度学习模型为基于Transformer架构的深度学习模型。该方法包括智能融合终端采集配电网的多源数据，数据处理模块对多源数据进行预处理，深度学习模型对预处理后的多源数据进行自注意力机制处理，提取数据中的重要特征，并进行负荷预测，然后将预测结果传输至结果显示模块进行可视化处理等步骤。本发明通过引入基于Transformer架构的深度学习模型，大幅度提高了长周期和高频率负荷预测的精度，显著减少了预测误差，能满足高频率数据预测的实时性需求。
主权项：1.一种基于智能融合终端的深度学习配电网负荷预测系统，包括依序通信连接的智能融合终端、数据处理模块、深度学习模型和结果显示模块，还包括分别与智能融合终端、数据处理模块、深度学习模型和结果显示模块通信连接的系统控制模块，其特征在于：所述深度学习模型为基于Transformer架构的深度学习模型。
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权利要求：
百度查询： 国网陕西省电力有限公司西安供电公司 基于智能融合终端的深度学习配电网负荷预测系统及方法
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