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摘要：本发明提供了一种电力负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域。通过采集电力负荷数据并对电力负荷数据进行预处理以生成目标数据集合；使用季节性趋势分解策略将目标数据集合分解为季节性、趋势性和残差三个部分；将季节性、趋势性和残差三个部分分别输入编码器进行多头稀疏自注意力计算以得到第一注意力积分；将季节性、趋势性和残差三个部分分别进行快速傅里叶变换并传入编码层进行多头稀疏自注意力计算以得到第二注意力积分；将第一注意力积分与第二注意力积分进行融合以生成目标融合积分；将目标融合积分送入解码器并获取输出结果以得到预测序列。在电力负荷预测问题中实现了精确预测长序列的技术效果。
主权项：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括：采集电力负荷数据并对所述电力负荷数据进行预处理以生成包含时间序列的目标数据集合；使用季节性趋势分解策略将所述目标数据集合分解为季节性、趋势性和残差三个部分；将所述季节性、所述趋势性和所述残差三个部分分别输入编码器进行多头稀疏自注意力计算以得到包含时域信息的第一注意力积分；将所述季节性、所述趋势性和所述残差三个部分分别进行快速傅里叶变换并传入编码层进行多头稀疏自注意力计算以得到包含频域信息的第二注意力积分；将所述第一注意力积分与所述第二注意力积分进行融合以生成目标融合积分；将所述目标融合积分送入解码器并获取输出结果；根据所述输出结果得到预测序列。
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百度查询： 湘江实验室 电力负荷预测方法及系统
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