公开(公告)号：CN118820689A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411296414.3

申请日：2024-09-18

Applicant: 国网四川省电力公司营销服务中心

Inventor： 刘栋果 ,  方建全 ,  廖开吉 ,  刘晨 ,  白泰 ,  张君胜 ,  王竣平 ,  李春敏 ,  白佳灵 ,  朱鸿嘉 ,  刘洋 ,  钟黎

IPC: G06F18/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于自注意力机制的电力可调节负荷数据补全方法，属于可调节负荷数据清洗技术领域，该方法包括：获取缺失的电力可调节负荷数据；对缺失的电力可调节负荷数据进行一次随机遮掩处理，形成带人为缺失的电力可调节负荷数据，并分解得到全部缺失的掩码模块和人为添加缺失的掩码模块；利用全部缺失的掩码模块和带人为缺失的电力可调节负荷数据，对基于自注意力机制的填补网络进行训练；利用已训练的填补网络，得到填补后的电力可调节负荷数据，完成对电力可调节负荷数据的补全。本发明考虑了电力可调节负荷数据之间复杂的相互影响，并将这些影响学习进入网络之中，补全出的数据更为准确。

公开(公告)号：CN119448273A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411630075.8

申请日：2024-11-15

Applicant: 国网四川省电力公司营销服务中心

Inventor： 贺辉 ,  方建全 ,  廖开吉 ,  刘晨 ,  王竣平 ,  庄哲 ,  李福超 ,  史强 ,  李春敏 ,  朱鸿嘉 ,  刘洋

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于时间序列核心融合的电力负荷预测方法，涉及人工智能技术领域，该方法为通过对可调节负荷数据进行归一化处理，得到可调节负荷数据特征向量；利用多层感知层、随机池化层和融合层，构建可调节电力负荷预测模型；将可调节负荷数据特征向量输入可调节电力负荷预测模型，基于准确性指标对可调节电力负荷预测模型进行训练，得到训练好的可调节电力负荷预测模型；通过对包含预测组的特征序列进行反归一化计算，得到可调节电力负荷预测结果，完成对可调节电力负荷的预测。本发明解决了可调节电力负荷预测结果精确度不高的问题。