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摘要：本申请公开了一种基于特征融合的日前分时电量预测方法、设备及介质，涉及电量预测技术领域，该方法包括：基于历史电量数据构建三维电量矩阵；基于机器学习和证据优化组合算法对影响电量预测的特征变量进行筛选，得到主导特征集；根据主导特征集对三维电量矩阵进行降维，得到分时电量三维矩阵；构建基于金字塔ConvLSTM的分时电量预测模型；采用基于金字塔ConvLSTM的分时电量预测模型根据分时电量三维矩阵预测未来一天的分时电量值。本申请提供的基于特征融合的日前分时电量预测方法、设备及介质，可实现对日前分时电量消耗的准确预测。
主权项：1.一种基于特征融合的日前分时电量预测方法，其特征在于，包括：基于历史电量数据构建三维电量矩阵；所述三维电量矩阵包括沿时间顺序合并拼接的若干单日分时电量特征矩阵，每个单日分时电量特征矩阵均包括单日所有分时电量时段下影响电量预测的特征变量；所述影响电量预测的特征变量包括时间特征、气象特征、用户行为特征和历史电量特征；基于机器学习和证据优化组合算法对影响电量预测的特征变量进行筛选，得到主导特征集；根据主导特征集对三维电量矩阵进行降维，得到分时电量三维矩阵；构建基于金字塔卷积长短期记忆网络的分时电量预测模型；所述基于金字塔卷积长短期记忆网络的分时电量预测模型包括：基于金字塔结构的分时电量多尺度特征提取模块、基于卷积长短期记忆网络的电量时序特征捕捉模块和基于融合特征的电量预测模块；采用基于金字塔卷积长短期记忆网络的分时电量预测模型根据分时电量三维矩阵预测未来一天的分时电量值。
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权利要求：
百度查询： 华北电力大学 国网天津市电力公司 一种基于特征融合的日前分时电量预测方法、设备及介质
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