[发明专利]一种消除噪声的电力负荷预测方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种消除噪声的电力负荷预测方法，其中，所述方法包括：

基于Transformer算法，构建具有变量选择网络的Transformer负荷预测模型；

将待电力负荷预测的数据建模为一个数据分布，并将所述数据分布作为输入变量输入至Transformer负荷预测模型中，以消除数据噪声，其中，所述待电力负荷预测的数据为与时间呈依赖关系的变量的数据。

2.根据权利要求1所述的一种消除噪声的电力负荷预测方法，其中，

所述变量选择网络，还用于处理静态协变量和与时间呈依赖关系的变量，并选择出最显著的特征，以进行模型学习。

3.根据权利要求1或2所述的一种消除噪声的电力负荷预测方法，其中，所述Transformer负荷预测模型还包括与变量选择网络连接的长短记忆网络以及与长短记忆网络连接的第一门控残差网络，其中，

所述长短记忆网络，用于对经过变量选择网络处理后，输出的变量和静态协变量进行处理；

所述第一门控残差网络，用于对长短记忆网络的输出，进行非线性处理。

4.根据权利要求3所述的一种消除噪声的电力负荷预测方法，其中，

所述变量选择网络所使用到的公式如下：

其中，为变量选择网络的输出，mx为历史输入变量，为第j个输入变量经过变量选择网络中的门控残差网络处理过的特征变量，为t时刻第j个输入变量的变量选择权重；

其中，通过如下公式确定：

其中，为t时刻的变量选择网络的输入变量，GRN为变量选择网络中的门控残差网络；

通过如下公式确定：

其中，为变量选择权重，c_s为静态协变量的编码，E为t时刻做预测的所有历史输入变量m_x的拼接矩阵；

E通过如下公式确定：

其中，T为矩阵的转置符号；

c_s通过如下公式确定：

式中，ζ为静态协变量输入S经过变量选择网络的输出。