基于深度交叉时间卷积网络DTCN模型的电力负荷预测方法

摘要

本发明提出基于深度交叉时间卷积网络DTCN模型的电力负荷预测方法，用于超短期电力负荷的预测，所述预测方法利用数据集中的连续型与离散型特征向量，通过用DCN进行自动特征工程提取数据特征，将整理后的稠密向量，按时间顺序堆叠起来输入到TCN中预测，分别通过使用sigmoid和tanh激活函数和扩大因果卷积，拟合参数，建立模型，最终解码获取负荷的超短期预测结果；本发明，对数据容量要求低，预测速度快，精度高。