申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司

申请日：2023-05-23

公开（公告）日：2023-08-18

公开（公告）号：CN116613740A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06Q50/06;G06F16/215

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.05#实质审查的生效;2023.08.18#公开

摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体为基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，包括以下步骤：对时间序列的负荷数据集进行清洗并划分验证集测试集；将待训练数据输入编码层中的Transformer模块；将待训练数据输入编码层中的TCN模块；对编码层中两个模块的输出进行加权求和；有益效果为：本发明提出的基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，采用了Transformer与TCN组成的复合模型来进行智能电网种的负荷预测。TCN作为时间序列预测中的卷积网络，通过卷积核能够很好的捕捉局部特征信息。

主权项：1.基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，其特征在于：所述智能负荷预测方法包括以下步骤：对时间序列的负荷数据集进行清洗并划分验证集测试集；将待训练数据输入编码层中的Transformer模块；将待训练数据输入编码层中的TCN模块；对编码层中两个模块的输出进行加权求和；计算出输出层Out与真实值的MAE损失，并对模型进行调优，得到最优的组合模型组合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法

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