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申请/专利权人:国网冀北电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学;国家电网有限公司
摘要:本说明书实施例涉及人工智能技术领域,提供了一种新能源电量需求预测模型构建方法、预测方法及装置,所述方法包括:获取多变量历史时序数据集,其中所述多变量历史时序数据集包括天气数据、多主体市场交易逻辑数据及用户电量需求历史数据;对所述多变量历史时序数据集中的时序数据进行平稳化处理,得到平稳多变量历史时序数据集;基于去平稳注意力机制和Transformer构建新能源电量需求预测模型;利用所述平稳多变量历史时序数据集对所述新能源电量需求预测模型进行训练,得到训练好的新能源电量需求预测模型。通过本说明书实施例,能够提高新能源电量需求预测准确率。
主权项:1.一种新能源电量需求预测模型构建方法,其特征在于,所述方法包括:获取多变量历史时序数据集,其中所述多变量历史时序数据集包括天气数据、多主体市场交易逻辑数据及用户电量需求历史数据;对所述多变量历史时序数据集中的时序数据进行平稳化处理,得到平稳多变量历史时序数据集;基于去平稳注意力机制和Transformer构建新能源电量需求预测模型;利用所述平稳多变量历史时序数据集对所述新能源电量需求预测模型进行训练,得到训练好的新能源电量需求预测模型。
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