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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
摘要：本发明公开了一种基于元学习的深度时间索引负荷预测方法，该方法利用深度时间索引模型用于负荷预测，同时结合元学习框架去提升负荷预测的准确率；在深度时间索引模型方面，该方法为深度时间索引模型引入了一种特殊的特定的函数形式一种隐式神经表示，以及使用一种新的串联傅里叶特征模型去学习时间序列中的高频模式；最后，在元学习优化过程中，一种闭式的岭回归方法作为一种有效的实例被应用到其中。本发明提供的方法能够提高综合能源系统中多元负荷预测的准确性和适应性，特别是应对不同能源类型间的负荷模式差异性、可再生能源的不稳定性和随机性，以及满足不同时间尺度的需求。
主权项：1.一种基于元学习的深度时间索引负荷预测方法，其特征在于，其实现步骤包括：S1：针对采集数据进行预处理，包括数据清洗和标准化，并确定影响特征参量；S2：结合隐式神经表示和串联傅里叶特征模型来构建所述深度时间索引模型，以学习时间序列中的高频模式；S3：引入使用元学习框架，对所述深度时间索引模型进行优化；S4：通过所述深度时间索引模型进行负荷预测。
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百度查询： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 一种基于元学习的深度时间索引负荷预测方法
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