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申请/专利权人：国网上海市电力公司;上海电力大学
摘要：一种注意力机制融合时空特征的负荷预测方法，该方法中，获取电力负荷数据集并划分训练集和测试集；收集天气数据并利用随机森林算法并按照重要性进行排序，选择天气数据前三项显著的特征作为模型输入；应用VMD对电力负荷数据进行分解，将其分解为多个局部的成分，每个成分对应于一个频率范围内的振动模态并利用RIME算法对VMD中的参数进行迭代优化，获得复杂度最小的子序列分量；根据分解的各个子序列分量，结合选取的前三项气象特征作为模型输入，构建注意力机制融合时空特征的能耗预测模型，运用BiTCN模型和BiGRU模型并行机制，同时处理时间序列数据，在经过交叉注意力层，进行特征增强，得到预测结果。
主权项：1.一种注意力机制融合时空特征的负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取电力负荷数据集，对电力负荷数据进行归一化或标准化处理，使用滑动窗口处理电力负荷数据，生成训练集、测试集；收集当地天气数据集，构建随机森林模型，并利用随机森林算法的特征重要性方法，对特征重要性进行排序，绘制特征重要性图；根据重要性选出前三项天气特征，应用变分模态分解VMD对电力负荷数据进行分解，获得复杂度最小的子序列分量；根据分解的各个子序列分量，结合选取的前三项天气特征作为模型输入，构建注意力机制融合时空特征的能耗预测模型，运用BiTCN模型和BiGRU模型并行运算，同时接收输入序列，实现预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网上海市电力公司 上海电力大学 注意力机制融合时空特征的负荷预测方法
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