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专利信息

一种基于多尺度特征融合的电力负荷预测方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-252-3766-0069
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;G06F18/23213;G06F18/214;G06F18/22;G06F18/213类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开一种基于多尺度特征融合的电力负荷预测方法及系统,包括：获取电力负荷数据；基于训练后的对比学习模型提取电力负荷数据的第一特征；其中,对每采样时间步的历史负荷数据和对应生成的增强视图作为正样本对,将其余时刻的历史负荷数据作为负样本,由此构建正负样本对并提取样本特征,基于样本特征进行对比学习模型的训练；对电力负荷数据进行聚类得到电力负荷数据不同尺度下的状态,将不同尺度下的状态作为节点,根据节点间的关联性和相似性构建边,以此基于生成的状态进化图提取第二特征；将第一特征和第二特征加权融合,基于融合后的特征进行负荷预测,显著提升预测的准确度和鲁棒性。
附件下载：  (原始资料备查)

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