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申请/专利权人：国网山东省电力公司日照供电公司;国家电网有限公司;国网山东综合能源服务有限公司
摘要：本发明提供了一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统，获取气象数据和日期特征数据；根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型，得到日前负荷预测结果；将日前负荷预测结果的序列扩充数据、历史负荷数据以及气象数据和日期特征数据一起输入到预设卷积神经网络‑门控循环单元超短期负荷预测模型中，得到超短期负荷预测结果；利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正，得到修正后的日前负荷预测结果；本发明考虑了超短期负荷预测和日前负荷预测的优势与劣势，将两者综合运用、相互协同，提高了超短期负荷预测与日前负荷预测的精度。
主权项：1.一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法，其特征在于：包括以下过程：获取气象数据和日期特征数据；根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型，得到日前负荷预测结果；将日前负荷预测结果的序列扩充数据和历史负荷数据输入到卷积神经网络-门控循环单元超短期负荷预测模型的门控循环单元中，预处理后的气象数据和日期特征数据输入到卷积神经网络-门控循环单元超短期负荷预测模型的卷积神经网络中，经过concatenate层和dense层处理，得到超短期负荷预测结果；利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正，得到修正后的日前负荷预测结果。
全文数据：
权利要求：
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