[发明专利]基于TPA-Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件

摘要

本发明公开了基于TPA‑Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件。所述方法包括：获取用电量数据及其对应的相关变量数据，得到多变量时间序列，并对用电量数据及其对应的相关变量数据进行归一化处理，得到对应的数据集，将数据集分为训练集和测试集；对数据集进行滚动切分处理，并将预处理后的多变量时间序列输入至Seq2Seq网络模型中，利用Seq2Seq网络模型中的LSTM编码器计算多变量时间序列的隐状态，得到隐状态矩阵；通过TPA注意力机制对所述隐状态矩阵进行学习，并加权输出目标隐状态序列；利用Seq2Seq网络模型中的解码器对目标隐状态序列进行解码，得到预测结果，从而构建TPA‑Seq2Seq网络模型；通过测试集对所述TPA‑Seq2Seq网络模型进行评价。本发明提高了电力负荷预测精度，使预测结果更准确。