基于大语言模型的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN117634740A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311631190.2

    申请日:2023-12-01

    摘要: 本发明属于电力负荷预测技术领域和计算机中自然语言处理领域,公开了一种基于大语言模型的电力负荷预测方法,利用大语言模型强大的自然语言能力和丰富的预训练知识,结合具体场景下的电力负荷相关数据,实现对电力负荷的准确预测,该方法通过提示词模板将结构化的、包含多影响因素的电力负荷数据转化为相应的文本描述,再通过有监督的高效微调方法,使大语言模型基于文本学习电力负荷预测场景下的数据知识,在预测阶段,用户用自然语言将影响因素告知大语言模型,模型即可给出电力负荷预测结果。本发明具有更高的预测准确率,且无需复杂的数据预处理。