[发明专利]一种基于权重分配的电力负荷预测方法

摘要

一种基于权重分配的电力负荷预测方法，将历史负荷样本数据归一化，通过权重值理论得到电力负荷相关的不同影响因素的权重值，并输出剔除影响因素的负荷时间序列，将负荷时间序列通过小波分解为多个平稳子序列，在标准化残差卷积网络中训练，并由局部attention预测得到预测后的子序列，再通过序列重构得到预测后的时间序列，最后由权重值引入影响因素得到预测负荷数据。本发明的权重值一方面能显示出不同负荷影响因素对于负荷预测结果的贡献，使得预测模型能够在大量外在因素干扰下也能精确预测出结果，提升整个预测模型的泛化能力，另一方面，引入权重值还能仿真环境影响，便于对极端环境下的电力负荷的预测，做好电力系统的能源分配。