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申请/专利权人：国网上海市电力公司;上海电力大学
摘要：一种小样本数据集电负荷预测方法，该方法中，构建改进Transformer模型，将构建好的数据集中的各序列数据作为单独一列引入嵌入层，嵌入层将各序列数据进行映射得到高维数据，将高维数据分别在空间注意力机制层、通道注意力机制层中进行空间注意力机制的计算及通道注意力机制计算，注意力机制计算结果输出分为两步，其中一步单独进入标准化层并保留为一个细胞状态，另外一步与嵌入层输出结果相减后进入标准化层并进行前向传播，前向传播后的结果与标准化层输入的结果进行递减，并再次进入标准化层，标准化层的输出与保留的细胞状态进行残差连接，通过输出层输出用电负荷预测结果。
主权项：1.一种小样本数据集电负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集以天为最小采集单位且数据量少于1000个点的用电量数据，构成随日期变化而发生变动的序列数据，构建改进Transformer模型，其从下到上依次设有嵌入层、空间注意力机制层、通道注意力机制层、前向传播层、门控机制融合层、残差递减、标准化层、细胞状态，残差相加以及输出层，序列数据进入嵌入层，嵌入层将序列数据进行映射得到更高维度的数据，映射后的高维数据分别进入空间注意力机制层、通道注意力机制层中进行空间注意力机制的计算及通道注意力机制计算，两结果分别进入一个前向传播层进行前向传播，将两注意力机制结果进行融合，两前向传播结果进入融合层，得出最终的注意力机制计算结果，改进Transformer模型进行训练，输入改进Transformer模型得到用电量预测结果。
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