公开(公告)号：CN116090327A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211167271.7

申请日：2022-09-23

申请人： 武汉大学

发明人： 张俊 ,  高天露 ,  蒋宇祺 ,  戴宇欣 ,  许沛东 ,  陈思远 ,  张天韵

IPC分类号： G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

摘要： 本申请涉及一种时间序列预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能与电力系统交叉技术领域，本申请基于自注意力机制的Transformer架构对长时间序列的典型特征提取与记忆能力，使时间序列预测模型更加容易地应对电力负荷的未知波动，且通过迁移学习可对数据集更小的下游任务进行训练，以减轻模型训练的工作量并增强模型的泛化性能。因此，对于突发情况下的电力负荷波动，本申请通过迁移长期负荷时间序列以及自注意力机制的记忆性，可使得时间序列预测模型能够对长期序列中的特征进行充分的提取并用于下游的预测，进而提升模型的预测精度和适应性。