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公开(公告)号：CN117556935A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311293680.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，本发明提供一种时间序列预测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待预测用户的历史电量时间序列；将所述待预测用户的待预测周期输入时间序列预测模型，得到初始预测的电量时间序列，所述时间序列预测模型是基于预处理后的历史电量时间序列训练得到的；基于所述历史电量时间序列对所述初始预测的电量时间序列进行调整，得到电量时间序列的预测结果。本发明通过历史电量时间序列对长期预测存在较大偏差的初始预测的电量时间序列进行调整，得到长期预测较准确的电量时间序列的预测结果。
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公开(公告)号：CN119598232A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411503993.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于自相关函数的海量时间序列分布式聚类算法，包括以下步骤：步骤(1)、设定聚类参数；步骤(2)、分布式聚类处理；步骤(3)、合并子集聚类结果；步骤(4)、自动选取合适的自相关阶数。有益效果：本发明采用基于自相关函数的聚类算法，提出自相关函数自动定阶的方法，并结合处理海量数据的分布式算法能够有效解决各条时间序列量纲差异大的问题，高效处理海量数据。
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公开(公告)号：CN117556936A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311293681.0
申请日：2023-10-08
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，本发明提供一种电量预测方法、装置、设备及非暂态计算机可读存储介质，电量预测方法包括：获取待预测用户的容量变化类型，以及所述容量变化类型对应的历史电量使用数据；将所述容量变化类型输入预测模型，得到所述待预测用户的预测电量使用数据；所述预测模型是基于预处理后的历史电量使用数据训练得到的。相较于现有预测方法，本发明提供的电量预测方法能够实现更加准确的电量预测，通过预测模型自动灵活地对电量进行预测，可以更加快速地预测电量，节省了一定的人力资源。
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