发明专利已授权

基于层次残差自注意力神经网络的长期电力负荷预测方法

📄 申请号：CN202210048738.X 📄 发布日：2026/05/25

著录项目信息

申请日

2022-01-17

公开号

CN114529051B

公开日

2025-07-22

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06F16_2458 , G06F17_18 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_048 , G06N3_084 , G06Q50_06 , H02J3_00 ,

技术画像

所属领域

神经网络人工智能算法电力负荷预测深度学习神经网络

应用场景

电力系统调度, 电网规划, 能源管理, 智能电网, 电力市场

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摘要

本发明公开了一种基于层次残差自注意力神经网络的长期电力负荷预测方法。本发明包括三部分的内容：第一，自适应的提取历史负荷数据中的趋势项，周期项，节假日项，天气项的混合特征数据并与历史负荷序列数据融合。第二，对融合后的序列数据进行时间分量递归分解，并利用层次残差自注意力网络块对时间分量进行编码，第三，重建时间分量，进行生成式解码，预测未来一段时间的电力负荷波动。本发明通过层次化的对负荷序列进行拆解，重建，预测，有效的捕捉了序列的长短期特征，提升了模型在长序列负荷预测场景下的预测精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于温度影响下的ZnO压敏电阻老化状态的评估方法

当前第 / 件

一种基于语序与语义联合分析的中文文本检错方法及系统

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