一种基于深度学习的电力需求预测方法

本发明公开的属于电力需求预测技术领域，具体为一种基于深度学习的电力需求预测方法，包括具体步骤如下：S1：获取电力需求预测原始数据集；S2：对电力需求预测原始数据集进行预处理，得到电力需求预测图像数据集；S3：构建电力需求预测模型，用于预测电力需求数据；S4：划分电力需求预测图像数据集，训练与验证电力需求预测模型；S5：应用电力需求预测模型，得到目标地区未来一个时间段的逐小时电力需求的预测值。本发明在进行电力需求预测时，能够更全面、精准地提取与融合图像时空特征，显著提升复杂电力数据场景下的预测精度与效率。