[发明专利]基于深度学习改进的天气与用电相关性预测方法及装置

摘要

本发明提供一种基于深度学习改进的天气与用电相关性预测方法及装置，该方法包括：获取预设区域的用电历史数据，该用电历史数据包括电力负荷数据和相应的对电力负荷数据产生影响的天气数据；对获取到的预设区域的用电历史数据进行预处理，并对预处理后的用电历史数据进行结构化设计；基于结构化设计后的用电历史数据，采用深度学习方法对天气数据与电力负荷相关性进行分析，构建相应的电力负荷预测模型；通过构建的电力负荷预测模型对预设区域的电力负荷进行实时预测，进而计算出企业污染排放量；从而可根据预测结果调整企业用电量，引导企业改变生产计划，并为企业提供优质电力服务。