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司一种基于大数据的微电网负荷预测方法及供一种基于大数据的微电网负荷预测方法及系于结合多尺度排列熵的经验模态分解方法对融合数据进行多尺度分解，获得多尺度子数据序2基于结合多尺度排列熵的经验模态分解方法对所述融合数据进行尺度子数据序列；基于所述多尺度子数据序列，采用时间卷积与时序模式注意力机制基于所述元数据集合、数据权重集合以及多源数据的无偏估对所述加噪数据进行经验模态分解，获得本征模态函数分量，并计基于每个本征模态函数分量的多尺度排列熵值以及频率，获得所述多尺度子数据序基于时间卷积网络的卷积层提取所述多尺度子数据基于余弦相似度，计算时间卷积网络当前时间步与预设范围内的基于所述注意力权重，对过去时间步输出的初始负荷预测结果进将融合注意力机制的特征向量与所述初始负荷预测结果结合，获得最终负荷预测结3多尺度分解模块，用于基于结合多尺度排列熵的经预测模型构建模块，用于基于所述多尺度子数据序列，采用时间卷均方误差计算单元，用于基于所述元数据集合、数据数据融合单元，用于基于各个传感器的历史均值以及最小均多尺度序列获取单元，用于基于每个本征模态函数分量的多尺度排列熵值以及频率，4得多尺度子数据序列；5[0031]多源数据获取模块，用于利用物联网传感器采集预设服务区域的微电网多源数67[0062]将求解最优加权因子表示为最小化总均方误差问题，将总均方误差作为目标函值点数量与过零点数量相等或相差最多一个的条件。如果某个IMF分量的极值点数量和过8[0073]基于每个本征模态函数分量的多尺度排列熵值以及频率，获得多尺度子数据序利用深度残差收缩网络算法改进时间卷积网络的残差模块以增强模型的鲁棒性和泛化能[0080]将融合注意力机制的特征向量与初始负荷预测结果结合，获得最终负荷预测结[0084]多源数据获取模块，用于利用物联网传感器采集预设服务区域的微电网多源数
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