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摘要：本发明公开了基于深度学习电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1，数据预处理：收集历史电力的负荷数据组成的数据集，并进行数据清洗，去除异常值和噪声，每个数据集样本包括是否为节假日、外界环境温度值、湿度值、当天电力负荷值及未来三天电力平均负荷值五个指标；步骤S2，模型训练：将预处理后的数据集输入到Autoformer模型中进行训练；步骤S3，负荷预测：将最新的电力负荷数据输入到训练好的模型中，预测未来一段时间的电力负荷情况。本发明提供了一种基于深度学习的电力负荷预测方法，采用了改进的Autoformer模型。通过对历史负荷数据的分析和建模，实现了对未来电力负荷的准确预测，有效提升了电力系统的运行效率和稳定性。
主权项：1.基于深度学习电力负荷预测方法，其特征在于：该基于深度学习电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1，数据预处理：步骤S101：收集历史电力的负荷数据组成的数据集，并进行数据清洗，去除异常值和噪声，每个数据集样本包括是否为节假日、外界环境温度值、湿度值、当天电力负荷值及未来三天电力平均负荷值五个指标；步骤S102：对数据集进行归一化处理，使数据集的取值范围统一，以提高模型的训练效果；步骤S2，模型训练：步骤S201：将预处理后的数据集输入到Autoformer模型中进行训练，Autoformer模型包含编码器和解码器两个部分，编码器负责提取输入序列中的特征，解码器则根据这些特征进行未来负荷的预测；步骤S202：在训练过程中，使用滑动窗口方法生成训练样本，使模型能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系；步骤S3，负荷预测：步骤S301：将最新的电力负荷数据输入到训练好的模型中，预测未来一段时间的电力负荷情况；步骤S302：对预测结果进行反归一化处理，得到实际负荷值。
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