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专利信息

基于多尺度和深度可分离卷积的电力负荷预测方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-252-3765-8622
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/25;G06F18/214;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开一种基于多尺度和深度可分离卷积的电力负荷预测方法及系统,涉及电力负荷预测技术领域,包括：获取电力负荷数据；对电力负荷数据进行多尺度特征的提取,并将多尺度特征进行融合；将得到的融合特征进行分块操作后,利用深度卷积提取时间依赖特征；对提取时间依赖后的特征采用逐点卷积依次在通道维度和隐藏维度上提取通道依赖特征和隐藏特征,将提取完时间依赖、通道依赖和隐藏信息后的特征与原始输入的融合特征残差连接得到待预测特征；基于待预测特征进行负荷预测。利用多个感受野不同的卷积进行多尺度特征提取与融合,利用深度卷积和逐点卷积分别提取时间维度特征、通道维度特征和隐藏维度三种维度的特征信息,降低电力负荷数据的预测误差。
附件下载：  (原始资料备查)

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