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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明涉及电力系统和电力需求预测领域，尤其涉及一种多层次电力需求预测方法及系统。收集用户数据，进行数据的预处理，使用K‑means聚类算法提取用电模式，根据聚类结果，进行层级用电模式分析，评估用电稳定性，使用LSTM神经网络模型生成电力需求预测结果，精确捕捉用电数据中的复杂模式和时间序列特征，减少预测误差。本发明的方法不仅提高了电力需求预测的精度和稳定性，还优化了电力系统的调度和管理，提高了能源利用效率，减少了不必要的能源浪费。本发明的方法适用于不同规模和层次的用电数据，具有很强的适应性和灵活性，能够为现代电力系统的安全运行和节能减排提供重要的技术支撑。
主权项：1.一种多层次电力需求预测方法，其特征在于：包括，收集用户数据，进行数据的预处理，使用K-means聚类算法提取用电模式；根据聚类结果，进行层级用电模式分析，评估用电稳定性；使用LSTM神经网络模型生成电力需求预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 一种多层次电力需求预测方法及系统
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