一种电力负荷预测模型的训练方法、高温天气电力负荷预测方法及相关产品

本申请公开了一种电力负荷预测模型的训练方法、高温天气电力负荷预测方法及相关产品，涉及人工智能和深度学习技术领域，利用滑动窗口法，根据空调电力数据和气象数据进行时间序列建模，得到输入序列和目标序列；输入序列为若干个时间步的特征数据；目标序列为每个时间步的下一时刻的电力负荷值；以输入序列为输入，目标序列为标签，每个时间步的下一时刻的预测电力负荷值为输出，训练门控循环单元模型，得到电力负荷预测模型。本申请通过收集和分析空调电力消耗、温湿度等环境数据，从而全面考虑到高温天气下电力负荷的影响因素，再结合GRU深度学习模型进行时序数据建模，精确预测高温天气条件下的电力负荷。