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摘要：本发明公开了一种基于台区画像的负荷预测方法及装置、电子设备，涉及电力负荷预测技术领域，该方法包括：对采集的台区数据进行预处理，采用聚类算法将台区数据划分为多个台区画像，提取时间序列的负荷数据，将负荷数据输入至输入层，并将输入层输出序列输入位置编码层进行位置编码，获得位置编码输出序列，将位置编码输出序列输入卷积层和长短期记忆层，获得特征数据，将特征数据输入多头注意力层，对其进行线性变换得到数据向量，计算每个头的周期性位置编码，获得多头注意力层输出向量，将输出向量输入全连接层，对其进行维度转化，获得预测结果。本发明解决了相关技术中无法有效识别负荷数据的周期性特征，导致预测精度降低的技术问题。
主权项：1.一种基于台区画像的负荷预测方法，其特征在于，包括：对采集的台区数据进行预处理，采用聚类算法将预处理后的所述台区数据划分为多个台区画像，提取每个所述台区画像的时间序列的负荷数据；将所述负荷数据输入目标神经网络中的输入层，并将所述输入层的输出序列输入所述目标神经网络中的位置编码层，在所述位置编码层进行位置编码处理，获得位置编码输出序列；将所述位置编码输出序列输入所述目标神经网络中的卷积层和长短期记忆层，获得特征数据，其中，所述长短期记忆层用于捕捉所述负荷数据的数据间依赖关系；将所述特征数据输入所述目标神经网络中的多头注意力层，对所述特征数据进行线性变换得到多个数据向量，计算所述多头注意力层中每个头的周期性位置编码，基于所述数据向量与所述周期性位置编码，获得所述多头注意力层的输出向量；将所述输出向量输入所述目标神经网络中的全连接层，对所述输出向量进行维度转化处理，获得所述负荷数据的预测结果。
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百度查询： 广东电网有限责任公司佛山供电局 基于台区画像的负荷预测方法及装置、电子设备
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