(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局道南海大道3688號邱泓博牛馨鶴理事務(wù)所44287品方法通過從預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中提提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列時間編碼和預(yù)測序列時間編碼基于所述輸入序列時間編碼和所述預(yù)測序列時間編矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，2提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征的步驟包括：提取所述歷史電力特征序列中的時序信息；對所述歷史電力特征序中的時序信息進行可逆實例規(guī)范化處理，得到平穩(wěn)的歷史電力基于預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣和偏置矩陣以及所述平穩(wěn)的歷史電力特征序列，計算所述歷史電力特征序列的時序特征。3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼的步驟包括：將所述歷史電力特征序列的時序特征映射為線性分量與頻率分量；基于所述線性分量和頻率分量對所述歷史電力特征序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列的時間編碼，并基于所述線性分量和頻率分量對所述預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到預(yù)測序列的時間編碼；根據(jù)所述輸入序列的時間編碼和所述預(yù)測序列的時間編碼分別進行編碼聚合，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼。4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟包括：根據(jù)所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼計算得到相關(guān)性矩陣；根據(jù)所述相關(guān)性矩陣和所述歷史電力特征序列的時序特征計算得到電力預(yù)測序列；將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果。5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述電力預(yù)測序列由所述相關(guān)性矩陣與所述歷史電力特征序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣相乘得到，所述將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)對所述電力預(yù)測序列進行線性變換，以將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果，所述可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)與所述任務(wù)目標(biāo)特征維度無關(guān)。6.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟之后還包括：3基于所述歷史電力特征序列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對所述電力預(yù)測結(jié)果進行所述可逆實例規(guī)范化處理的逆操作處理，得到補全的電力預(yù)測結(jié)果。提取模塊，用于提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；編碼模塊，用于根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間預(yù)測模塊，用于基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。8.一種電力預(yù)測設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項所述的電力預(yù)測方法的步驟。9.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)為計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項所述的電力預(yù)測方法的步驟。10.一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項所述的電力預(yù)測方法的步驟。4電力預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)以及產(chǎn)品技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)以及產(chǎn)品。背景技術(shù)[0002]電力預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃與運營的核心技術(shù)之一，其目標(biāo)是通過歷史用電數(shù)據(jù)(如峰值、均值、方差等特征)預(yù)測未來電力需求。隨著能源供需動態(tài)性增強，高精度預(yù)測對呈現(xiàn)復(fù)雜的周期性(如日/月周期)和非平穩(wěn)性(如節(jié)假日突變),導(dǎo)致傳統(tǒng)預(yù)測方法面臨顯著挑戰(zhàn)。[0003]當(dāng)前電力預(yù)測主要依賴兩類方法：基于統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)方法(如差分整合移動平均模型)和基于深度學(xué)習(xí)的模型(如Transformer)。其中，Transformer憑借注意力機制的長序列建模能力和并行計算優(yōu)勢，逐漸成為主流。其通過位置編碼表征時間順序，并依賴前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成預(yù)測序列，在捕捉長距離依賴關(guān)系上表現(xiàn)突出。[0004]然而，傳統(tǒng)Transformer在電力預(yù)測場景中存在根本性局限：其一，注意力機制對時間步順序不敏感，難以建模電力數(shù)據(jù)的強周期特性；其二，固定頻率的三角函數(shù)位置編碼無法表征復(fù)雜周期模式(如跨尺度日/月周期疊加),導(dǎo)致關(guān)鍵時序特征丟失；其三，前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)維度與預(yù)測序列長度綁定，無法適應(yīng)實際場景中頻繁變化的預(yù)測長度需求，導(dǎo)致模型靈活性嚴(yán)重受限。這些問題直接制約了預(yù)測精度與實用性，亟待針對性改進。[0005]上述內(nèi)容僅用于輔助理解本申請的技術(shù)方案，并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。發(fā)明內(nèi)容[0006]本申請的主要目的在于提供一種電力預(yù)測方程序產(chǎn)品，旨在提升電力預(yù)測精度與實用性。[0007]為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)岢鲆环N電力預(yù)測方法，所述方法包括：從預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中提取時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。[0008]在一實施例中，所述提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征的步驟包括：提取所述歷史電力特征序列中的時序信息；對所述歷史電力特征序中的時序信息進行可逆實例規(guī)范化處理，得到平穩(wěn)的歷史5電力特征序列；基于預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣和偏置矩陣以及所述平穩(wěn)的歷史電力特征序列，計算所述歷史電力特征序列的時序特征。[0009]在一實施例中，所述根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼的步驟包括：將所述歷史電力特征序列的時序特征映射為線性分量與頻率分量；基于所述線性分量和頻率分量對所述歷史電力特征序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列的時間編碼，并基于所述線性分量和頻率分量對所述預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到預(yù)測序列的時間編碼；根據(jù)所述輸入序列的時間編碼和所述預(yù)測序列的時間編碼分別進行編碼聚合，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼。[0010]在一實施例中，所述基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟包括：根據(jù)所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼計算得到相關(guān)性根據(jù)所述相關(guān)性矩陣和所述歷史電力特征序列的時序特征計算得到電力預(yù)測序?qū)⑺鲭娏︻A(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果。[0011]在一實施例中，所述電力預(yù)測序列由所述相關(guān)性矩陣與所述歷史電力特征序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣相乘得到，所述將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)對所述電力預(yù)測序列進行線性變換，以將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果，所述可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)與所述任務(wù)目標(biāo)特征維度無關(guān)。[0012]在一實施例中，所述基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果的步驟之后還包括：基于所述歷史電力特征序列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對所述電力預(yù)測結(jié)果進行所述可逆實例規(guī)范化處理的逆操作處理，得到補全的電力預(yù)測結(jié)果。[0013]此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種電力預(yù)測裝置，所述電力預(yù)測裝置包提取模塊，用于提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；編碼模塊，用于根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；預(yù)測模塊，用于基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)6建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現(xiàn)如上文所述的電力預(yù)測方法的步驟。[0015]此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的電力預(yù)測方法的步驟。[0016]此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提供一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的電力預(yù)測方法的步驟。[0017]本申請?zhí)岢龅囊粋€或多個技術(shù)方案，通過提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果，解決了傳統(tǒng)預(yù)測模型對時間順序不敏感、位置編碼無法表征復(fù)雜周期特性以及預(yù)測長度固定的問題，進而實現(xiàn)對電力數(shù)據(jù)時間順序和復(fù)雜周期的精準(zhǔn)建模，顯著提升預(yù)測精度與實用性。附圖說明[0018]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本申請的實施例，并與說明書一起用于解釋本申請的原理。[0019]為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0020]圖1為本申請電力預(yù)測方法實施例一提供的流程示意圖；圖2為本申請實施例中電力預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本申請電力預(yù)測方法實施例二提供的流程示意圖；圖4為本申請實施例電力預(yù)測裝置的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本申請實施例中電力預(yù)測方法涉及的硬件運行環(huán)境的設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖。[0021]本申請目的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖做進一步說明。具體實施方式[0022]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本申請的技術(shù)方案，并不用于限定本申請。[0023]為了更好地理解本申請的技術(shù)方案，下面將結(jié)合說明書附圖以及具體的實施方式進行詳細(xì)的說明。[0024]本申請實施例的主要解決方案是：提出一種的深度學(xué)習(xí)模型，專門針對電力預(yù)測場景設(shè)計，旨在解決傳統(tǒng)Transformer模型在時間順序敏感性、復(fù)雜周期表征能力及變長預(yù)7測靈活性上的不足，核心方案通過三個模塊協(xié)同實現(xiàn)：首先是時間特征提取模塊，該模塊首先對輸入的歷史電力特征序列進行可逆實例規(guī)范化(RevIN),消除序列的非平穩(wěn)性(如季節(jié)波動或趨勢變化),將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列。隨后通過線性變換提取時序特征，捕捉序列的潛在模式(如局部趨勢或周期性片段)。此過程生成的時序特征作為后續(xù)模塊的輸入，同時保留RevIN的逆變換參數(shù)，以便在預(yù)測完成后恢復(fù)非平穩(wěn)信息，確保輸出結(jié)果符合實際物理意義。[0025]其次是通過時間編碼模塊接收時序特征及輸入/預(yù)測序列的采樣日期(如歷史日期和未來日期的星期、月份等信息),通過兩步操作生成時間編碼。首先，將時序特征分解為線性分量(表征長期趨勢)和頻率分量(表征復(fù)雜周期),分別與采樣日期進行Kronecker積運算，生成線性編碼和周期性編碼。隨后，通過拼接和聚合操作融合兩類編碼，生成最終的時間編碼。輸入序列的時間編碼反映歷史時間步的時序關(guān)系，預(yù)測序列的時間編碼則基于用戶指定的未來日期生成，二者共同構(gòu)建時間步之間的關(guān)聯(lián)性。[0026]最后，融合模塊基于輸入序列與預(yù)測序列的時間編碼，構(gòu)建兩者之間的注意力相關(guān)性矩陣，表征歷史時間步與未來時間步的相似性(如歷史周一早高峰與預(yù)測周一早高峰的關(guān)聯(lián)強度)。通過將該矩陣與輸入序列的時序特征進行矩陣乘法，生成預(yù)測序列的中間表示，再通過線性層映射至目標(biāo)特征維度，輸出最終預(yù)測結(jié)果。此模塊的關(guān)鍵在于其參數(shù)維度與預(yù)測長度解耦，僅依賴線性層的固定維度參數(shù)，從而支持任意長度的預(yù)測需求，無需重新訓(xùn)練或調(diào)整模型結(jié)構(gòu)。[0027]模型依次執(zhí)行時間特征提取、時間編碼生成及融合預(yù)測三個步驟，通過端到端訓(xùn)練優(yōu)化參數(shù)。時間編碼模塊的創(chuàng)新設(shè)計使得模型能夠同時捕捉線性趨勢(如用電量逐年增長)和復(fù)雜周期(如跨尺度日/月周期疊加),而融合模塊的變長預(yù)測機制則解決了傳統(tǒng)模型對固定輸出長度的依賴。此方案在保持Transformer并行計算優(yōu)勢的同時，針對電力數(shù)據(jù)特性進行了針對性優(yōu)化，顯著提升了預(yù)測精度與實際應(yīng)用靈活性。[0028]由于現(xiàn)有技術(shù)電力預(yù)測主要依賴兩類方法：基于統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)方法(如差分整合移動平均模型)和基于深度學(xué)習(xí)的模型(如Transformer)。其中，Transformer憑借注意力機制的長序列建模能力和并行計算優(yōu)勢，逐漸成為主流。其通過位置編碼表征時間順序，并依賴前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成預(yù)測序列，在捕捉長距離依賴關(guān)系上表現(xiàn)突出。[0029]然而，傳統(tǒng)Transformer在電力預(yù)測場景中存在根本性局限：其一，注意力機制對時間步順序不敏感，難以建模電力數(shù)據(jù)的強周期特性；其二，固定頻率的三角函數(shù)位置編碼無法表征復(fù)雜周期模式(如跨尺度日/月周期疊加),導(dǎo)致關(guān)鍵時序特征丟失；其三，前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)維度與預(yù)測序列長度綁定，無法適應(yīng)實際場景中頻繁變化的預(yù)測長度需求，導(dǎo)致模型靈活性嚴(yán)重受限。這些問題直接制約了預(yù)測精度與實用性，亟待針對性改進。[0030]本申請?zhí)峁┮环N解決方案，通過提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；基于所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果，解決了傳統(tǒng)預(yù)測模型對時間順序不敏感、位置編碼無法表征復(fù)雜周期特性以及預(yù)測長度固定的問題，進而實現(xiàn)對電力數(shù)據(jù)時間順序和復(fù)雜周期的精準(zhǔn)建模，顯著提升8預(yù)測精度與實用性。[0031]需要說明的是，本實施例的執(zhí)行主體可以是一種具有數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)通信以及程序運行功能的計算服務(wù)設(shè)備，例如平板電腦、個人電腦、手機等，或者是一種能夠?qū)崿F(xiàn)上述功能的電子設(shè)備、電力預(yù)測系統(tǒng)等。以下以電力預(yù)測系統(tǒng)為例，對本實施例及下述各實施例進行說明。[0032]基于此，本申請實施例提供了一種電力預(yù)測方法，參照圖1,圖1為本申請電力預(yù)測方法第一實施例的流程示意圖。[0033]本實施例中，所述電力預(yù)測方法包括步驟S1000~S3000:步驟S1000:從預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中提取時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；需要說明的是，本申請實施例提出了一種名為D2Vformer的深度學(xué)習(xí)模型，應(yīng)用于電力預(yù)測領(lǐng)域，模型通過引入時間步的采樣日期，并對時間步的采樣日期進行編碼，使得注意力機制能夠利用時間步的時間順序關(guān)系?；谶@樣的編碼方式，D2Vformer使得傳統(tǒng)注意力機制能夠考慮時間步的時間信息。[0034]此外，本申請中的D2Vformer提出了融合模塊用來替代Transformer模型中的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該融合模塊的參數(shù)維度與預(yù)測序列長度解耦，使得D2Vformer能夠滿足變長預(yù)測任務(wù)的要求，解決了現(xiàn)有Transformer模型存在的無法靈活預(yù)測的問題。具體地，針對Transformer模型中的注意力機制在電力預(yù)測場景對時間信息不敏感的問題，本申請實施例提出了一種新的時間編碼。該策略通過引入時間步的采樣日期，對時間步的日期進行編碼，進而有效表征時間步的時間信息，通過這種編碼方式，注意力機制在挖掘時間步的相關(guān)性時能夠考慮它們之間的時間順序關(guān)系。[0035]針對Transformer模型中位置編碼不能表征電力數(shù)據(jù)的復(fù)雜周期特性的問題，本申請?zhí)岢鲆环N新的時間編碼方法，通過對輸入序列中的線性分量與頻率分量分別進行特征提取并編碼，進而使得輸出的時間編碼能夠反應(yīng)電力數(shù)據(jù)的趨勢模式和周期模式。[0036]針對Transformer模型的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測任務(wù)中無法根據(jù)實際需求靈活調(diào)整輸出長度的問題，本申請通過融合模塊用來替代前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模塊的參數(shù)維度與輸出時序的長度解耦，進而使得模型能夠滿足變長預(yù)測任務(wù)的要求。具體而言，該模塊基于D2Vformer提出的時間編碼方法，構(gòu)建輸入序列與預(yù)測序列之間的相似性矩陣，并且基于該矩陣實現(xiàn)預(yù)測輸出。由于該矩陣的構(gòu)建過程不依賴預(yù)設(shè)的預(yù)測長度，因此模型具有變長預(yù)測的能力，這對于現(xiàn)實世界來說是一個十分重要的能力，這極大地促進了現(xiàn)實預(yù)測任務(wù)的應(yīng)用。Xt:t+o=[x:,…,xt+o]∈R?×L為需要預(yù)測的未來數(shù)據(jù)，0為預(yù)測時間長度。本發(fā)明基于給定的歷史數(shù)據(jù)Xt_L:t來完成未來數(shù)據(jù)Xt:t+0的預(yù)測。假設(shè)模型的預(yù)測結(jié)果為Xt:t+o∈RD×0,則本發(fā)明的任務(wù)可以表示為以下形式：[0038]為了顯著提升電力預(yù)測的精準(zhǔn)度，本申請實施例引入了輸入和輸出序列的采樣日9期，并且提出了時間編碼模塊對它們進行編碼，進而輔助預(yù)測模型挖掘電力序列的時間信息。此外，我們設(shè)計了融合模塊，該模塊利用注意力機制構(gòu)建了輸入序列和預(yù)測序列之間的相似性矩陣，并且基于該矩陣預(yù)測電力序列，由于融合模塊的參數(shù)維度與預(yù)測序列長度解耦，因此能夠滿足變長電力序列預(yù)測的要求。[0039]如圖2所示為本申請實施例中電力預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖，包含時間特征提取模塊(TemporalFeature,TFE)、時間編碼模塊(Date2Vec,D2V)和融合模塊(Fusion)。具體而言，時間特征提取模塊提取輸入信息的時序信息，挖掘序列的時序特征。時間編碼模塊接收時序特征，并結(jié)合時間步的采樣日期，對輸入序列中的時間步進行時間編碼，融合模塊基于輸入序列與預(yù)測序列的時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，并基于該矩陣實現(xiàn)預(yù)測。因此本發(fā)明的框架可以表示為：[0042]其中T∈RL×H表示提取到的輸入序列的時序特征，H表示為預(yù)設(shè)的隱藏狀態(tài)的示采樣日期的維度。D和D,分別表示為輸入序列和預(yù)測序列的時間編碼，Xt:t+0為電力預(yù)測結(jié)果。[0043]另外，需要說明的是，“歷史電力特征序列”指的是由歷史電力數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取得到的多維時間序列數(shù)據(jù)，其維度包括電力特征個數(shù)(如峰值、均值、方差等)和歷史時間步穩(wěn)性。[0044]本申請實施例通過提取時序信息并計算時序特征，旨在消除原始數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性干擾，同時捕捉其深層時序規(guī)律。具體地，系統(tǒng)首先通過可逆實例規(guī)范化(RevIN)對輸入序列進行實例級別的均值和方差歸一化，得到平穩(wěn)化的歷史電力特征序列，再通過線性變換將平穩(wěn)序列映射到隱藏空間，得到低維稠密的時序特征表示。在一種可能的實施方式中，可逆實例規(guī)范化處理的逆操作將在預(yù)測完成后恢復(fù)非平穩(wěn)信息，確保預(yù)測結(jié)果與實際物理量綱一致。例如，在一具體的實施方式中，系統(tǒng)通過RevIN模塊將輸入序列的每個實例獨立標(biāo)準(zhǔn)化為均值0、方差1的序列，再通過線性層權(quán)重矩陣和偏置矩陣將其映射為隱藏維度為H的時序特征。[0045]步驟S2000:根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼；需要說明的是，本申請實施例中，采樣日期指的是歷史電力特征序列和預(yù)測序列的時間標(biāo)記，用于標(biāo)識數(shù)據(jù)所屬的具體時間點。時間編碼是一種將時間信息轉(zhuǎn)化為模型可處理的數(shù)值形式的過程，目的是讓模型能夠更好地理解和利用時間維度上的規(guī)律。本步驟通過將時序特征與采樣日期相結(jié)合，并引入預(yù)測序列的采樣日期，生成輸入序列和預(yù)測序列的時間編碼。這一過程能夠幫助模型更好地捕捉時間步之間的線性模式和復(fù)雜周期模式，從而提高電力預(yù)測的精度。[0046]另外，需要說明的是，在一種可能的實施方式中，時間編碼可以通過將時序特征映射為線性分量和頻率分量來實現(xiàn)，其中線性分量用于捕捉時間序列的趨勢信息，頻率分量用于捕捉周期性信息。通過這種方式，模型能夠更好地適應(yīng)電力數(shù)據(jù)的復(fù)雜特性，例如日周期性和月周期性。在本實施例中，時間編碼的生成過程不僅考慮了歷史數(shù)據(jù)的時間信息，還引入了預(yù)測序列的采樣日期，使得模型能夠更全面地利用時間維度上的規(guī)律。[0047]例如，在一具體的實施方式中，假設(shè)歷史電力特征序列的采樣日期為每天的午夜，預(yù)測序列的采樣日期為未來幾天的午夜。系統(tǒng)首先將時序特征通過線性變換和傅里葉變換分別映射為線性分量和頻率分量。然后，結(jié)合采樣日期，對輸入序列和預(yù)測序列分別進行時間編碼。最終，得到的輸入序列時間編碼和預(yù)測序列時間編碼將作為后續(xù)構(gòu)建相關(guān)性矩陣[0048]步驟S3000:基于所述輸入序列時間編碼和所述預(yù)測序列時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。[0049]需要說明的是，本申請實施例中，相關(guān)性矩陣是一種用于表示輸入序列和預(yù)測序列之間相似性或相關(guān)性的矩陣，其元素反映了時間步之間的位置相似性。本步驟的目的是通過構(gòu)建相關(guān)性矩陣，利用輸入序列的時間信息來預(yù)測未來的電力特征序列。通過這種方式，模型能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的時間規(guī)律和模式，生成對未來電力需求的估計值，即電力預(yù)測結(jié)果。這一過程不僅能夠提高預(yù)測的精度，還能夠?qū)崿F(xiàn)對不同長度預(yù)測序列的靈活支持。[0050]另外，需要說明的是，在一種可能的實施方式中，相關(guān)性矩陣可以通過計算輸入序列時間編碼和預(yù)測序列時間編碼之間的點積或余弦相似性得到。通過這種方式，模型能夠量化輸入序列和預(yù)測序列之間的時間相關(guān)性。在本實施例中，基于相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測的過程可以通過矩陣運算實現(xiàn)，例如將相關(guān)性矩陣與輸入序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣相乘，得到電力預(yù)測序列。最終，通過線性變換將預(yù)測序列的特征維度映射到任務(wù)目標(biāo)特征維[0051]例如，在一具體的實施方式中，假設(shè)輸入序列時間編碼和預(yù)測序列時間編碼均為二維矩陣，系統(tǒng)首先通過點積運算計算它們之間的相關(guān)性矩陣。然后，將相關(guān)性矩陣與輸入序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣相乘，得到電力預(yù)測序列。最后，通過預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)權(quán)重和偏置參數(shù)對預(yù)測序列進行線性變換，將特征維度調(diào)整為與任務(wù)目標(biāo)一致的維度，從而得到最終的電力預(yù)測結(jié)果。這一過程不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的電力預(yù)測，還能夠靈活適應(yīng)不同長度的預(yù)測需求。[0052]在一種可行的實施方式中，步驟S1000可以包括步驟S1100~S1300:步驟S1100:提取所述歷史電力特征序列中的時序信息；步驟S1200:對所述歷史電力特征序中的時序信息進行可逆實例規(guī)范化處理，得到平穩(wěn)的歷史電力特征序列；步驟S1300:基于預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣和偏置矩陣以及所述平穩(wěn)的歷史電力特征序列，計算所述歷史電力特征序列的時序特征。[0053]需要說明的是，本申請實施例中，“歷史電力特征序列”指的是由歷史電力數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取得到的多維時間序列數(shù)據(jù)，其維度包括電力特征個數(shù)(如峰值、均值、方差等)和歷史時間步長度?！皶r序信息”指的是電力數(shù)據(jù)中隱含的與時間動態(tài)相關(guān)的信息，包括趨勢歷史電力特征序列的每個實例獨立計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將其轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列后輸入線性層，并在預(yù)測完成后通過X=X*σ+μ恢復(fù)非平穩(wěn)信息。定的問題，進而實現(xiàn)對電力數(shù)據(jù)時間順序和復(fù)雜周期的精準(zhǔn)建模，顯著提升預(yù)測精度與實[0059]基于本申請第一實施例，在本申請第二種實施例中，與上述實施例一相同或相似的內(nèi)容，可以參考上文介紹，后續(xù)不再贅述。在此基礎(chǔ)上，請參照圖3,所述電力預(yù)測方法的步驟S2000還包括步驟S2100~S2300:步驟S2100:將所述歷史電力特征序列的時序特征映射為線性分量與頻率分量；需要說明的是，本申請實施例中，時序特征指的是從歷史電力特征序列中提取的能夠反映時間序列規(guī)律的特征向量，這些特征向量包含了時間序列的趨勢和周期性信息。線性分量是指時序特征中與時間線性相關(guān)的部分，用于捕捉時間序列的趨勢性變化；而頻率分量是指與時間周期性相關(guān)的部分，用于捕捉時間序列的周期性變化。本步驟的目的是將時序特征分解為線性分量和頻率分量，以便后續(xù)步驟能夠分別對這兩種分量進行處理，從而更有效地利用時間信息進行電力預(yù)測，通過這種映射方式，模型能夠?qū)?fù)雜的時序特征分解為更易于處理的線性分量和頻率分量，為后續(xù)的時間編碼提供基礎(chǔ)。[0060]本實施例通過將時序特征映射為線性分量與頻率分量，旨在分離電力數(shù)據(jù)中的趨勢性模式和周期性模式，為后續(xù)時間編碼提供多維度表征基礎(chǔ)。具體地，系統(tǒng)通過線性變換和頻率變換分別從時序特征中提取線性分量vT和頻率分量Ωs。在一種可能的實施方式中，線性分量的權(quán)重參數(shù)WT和頻率分量的權(quán)重矩陣Ws通過模型訓(xùn)練自適應(yīng)學(xué)習(xí)，以匹配電力數(shù)據(jù)的復(fù)雜特性。例如，在一具體的實施方式中，時序特征通過線性變換生成線性分量VT∈RH,并通過頻率變換生成頻率分量Ωs∈Rk×H,其中k為預(yù)設(shè)的頻率分量維度。[0061]例如，在一具體的實施方式中，時間編碼模塊接收上一模塊提取出的時間特征、輸入序列的采樣日期和預(yù)測序列的采樣日期。時間編碼模塊首先將時間特征映射為線性分量與頻率分量，然后將它們作為參數(shù)分別對輸入序列與預(yù)測序列的采樣日期進行編碼?；谠撃K的時間編碼不僅能夠?qū)W習(xí)時間步位置的線性模式，還能夠?qū)W習(xí)到特征序列中的復(fù)雜示權(quán)重矩陣，Bs∈Rk×H,B?,B?∈Rk×H表示偏置矩陣。L表示序列長度，k為預(yù)設(shè)的頻率分量維度，H表示為預(yù)設(shè)的隱藏狀態(tài)的維度。[0064]步驟S2200:基于所述線性分量和頻率分量對所述歷史電力特征序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列的時間編碼，并基于所述線性分量和頻率分量對所述預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到預(yù)測序列的時間編碼；需要說明的是，本申請實施例中，“時間編碼”指的是將時間步的采樣日期(如日期、星期、季節(jié)等)與線性分量、頻率分量結(jié)合生成的編碼向量，用于表征時間步的時序?qū)倬幋a結(jié)果。本步驟通過線性分量和頻率分量對采樣日期進行編碼，旨在融合電力數(shù)據(jù)的趨勢性和周期性信息，生成包含復(fù)雜時間模式的特征表示。具體地，系統(tǒng)對輸入序列的采樣日線性編碼：將線性分量VT與采樣日期進行Kronecker積運算(?),疊加偏置b?或b?,生成線性趨勢編碼；性化后疊加偏置B?或B?,生成周期性波動編碼；E=Concat(vT?Dx+b?,sin(ΩF∈R(k+1)×H×0×M表示預(yù)測序列的時間編碼。[0067]步驟S2300:根據(jù)所述輸入序列的時間編碼和所述預(yù)測序列的時間編碼分別進行[0070]Dx∈R(k+1)×H×L和Dy∈R(k+1)×H×0分別表示為輸入序列最終的時間編碼的是各自沿著時間編碼的最后一個維度對原始數(shù)據(jù)進行求和。列時間編碼F∈R(k+1)×H×0×M,其中M為日期特征維度，L和0分別為輸入和預(yù)測序列長度。得到輸入序列目標(biāo)時間編碼Dx∈R(k+1)×H×L和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼Dy∈R(k+1)×H×0。在一種可能的實施方式中，聚合操作可替換為均值池化或最大池化，[0072]在一種可行的實施方式中，步驟S3000可以包括步驟S3100~S3300:步驟S3100:根據(jù)所述輸入序列目標(biāo)時間編碼和所述預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼計算得到相關(guān)性矩陣；步驟S3200:根據(jù)所述相關(guān)性矩陣和所述歷史電力特征序列的時序特征計算得到電力預(yù)測序列；步驟S3300:將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維[0073]在一種可行的實施方式中，步驟S3300可以包括步驟S3310:根據(jù)預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)對所述電力預(yù)測序列進行線性變換，以將所述電力預(yù)測序列的特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度，得到電力預(yù)測結(jié)果，所述可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和可學(xué)習(xí)偏置參數(shù)與所述任務(wù)目標(biāo)特征維度無關(guān)。[0074]需要說明的是，本實施例中，相關(guān)性矩陣是指通過輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼計算得到的矩陣，用于表示輸入序列和預(yù)測序列之間的相似性或相關(guān)性。該矩陣的每個元素反映了輸入序列和預(yù)測序列在時間步上的位置相似性，是電力預(yù)測過程中的關(guān)鍵中間結(jié)果。電力預(yù)測序列是指基于相關(guān)性矩陣和歷史電力特征序列的時序特征計算得到的未來電力特征序列，其特征維度與歷史數(shù)據(jù)一致，但長度可能根據(jù)預(yù)測需求變化。任務(wù)目標(biāo)特征維度是指根據(jù)實際應(yīng)用場景預(yù)先設(shè)置的電力預(yù)測結(jié)果的特征維度，用于確保預(yù)測結(jié)果滿足具體任務(wù)的要求。[0075]本實施例中，通過構(gòu)建相關(guān)性矩陣，利用歷史數(shù)據(jù)的時間特征和時間編碼信息，生成符合任務(wù)需求的電力預(yù)測結(jié)果，相關(guān)性矩陣的構(gòu)建是通過計算輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼之間的相似性實現(xiàn)的。這種相似性可以通過多種方式計算，例如點積或余弦相似性。通過相關(guān)性矩陣，模型能夠捕捉輸入序列和預(yù)測序列之間的時間依賴關(guān)[0076]在一種可能的實施方式中，相關(guān)性矩陣的計算可以通過輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼的點積完成，生成的矩陣能夠量化輸入序列和預(yù)測序列之間的位置相似性。另外，需要說明的是，電力預(yù)測序列的計算是基于相關(guān)性矩陣和歷史電力特征序列的時序特征進行的。這一過程通過矩陣運算實現(xiàn)，具體是將相關(guān)性矩陣與歷史電力特征序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣相乘，得到電力預(yù)測序列。這種方法能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)的時間特征和時間編碼信息，生成對未來電力需求的估計值。[0077]在一種可能的實施方式中，電力預(yù)測序列可以通過相關(guān)性矩陣與歷史電力特征序列的時序特征轉(zhuǎn)置矩陣的矩陣乘法得到，從而實現(xiàn)對未來電力特征的預(yù)測。此外，為了使電力預(yù)測序列滿足實際應(yīng)用場景的需求，需要將其特征維度映射到預(yù)先設(shè)置的任務(wù)目標(biāo)特征維度。這一過程通過線性變換實現(xiàn)，具體是通過預(yù)設(shè)的可學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)對電力預(yù)測序列進行調(diào)整。這種方法能夠確保預(yù)測結(jié)果的特征維度與任務(wù)目標(biāo)一致，從而提高模型的適用性和靈活性。在一種可能的實施方式中，特征維度的映射可以通過線性層實現(xiàn)，其中權(quán)重和偏置參數(shù)與任務(wù)目標(biāo)特征維度無關(guān)，從而確保模型能夠靈活適應(yīng)不同任務(wù)需求。[0078]具體地，系統(tǒng)首先基于輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼，計算其逐元素乘積之和，生成相關(guān)性矩陣A,公式為：[0081]其中，Dx∈RH×L×(k+1)和Dy∈RH×(k+1)×0分別是D和D,交換維度后的結(jié)間的位置相似性。之后，我們讓打分矩陣A與轉(zhuǎn)置的時序特征TT進行矩陣乘法得到的預(yù)測序列的特征維度。值得注意的是，本發(fā)明提出的融合模塊中的可學(xué)習(xí)參數(shù)僅為W和b,且它們的維度均與預(yù)測序列的長度0無關(guān)。因此模型能夠靈活地調(diào)整預(yù)測序列的[0082]在一種可行的實施方式中，步驟S3000之后還可以包括步驟S4000:基于所述歷史入序列在可逆實例規(guī)范化(RevIN)處理前，每個獨立實例(即單一樣本的歷史電力數(shù)據(jù))的RevIN階段保留的均值和標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，將預(yù)測結(jié)果從標(biāo)準(zhǔn)化分布恢復(fù)至原始數(shù)據(jù)分布的過[0087]將預(yù)測值恢復(fù)至原始量綱。例如，若輸入序列的用電量均值為500MW、標(biāo)準(zhǔn)差為100MW,則預(yù)測值0.5(標(biāo)準(zhǔn)化后)將逆變換為0.5×100+500=550MW。[0088]在本實施例中，通過將所述歷史電力特征序列的時序特征映射為線性分量與頻率分量；基于所述線性分量和頻率分量對所述歷史電力特征序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列的時間編碼，并基于所述線性分量和頻率分量對所述預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到預(yù)測序列的時間編碼；根據(jù)所述輸入序列的時間編碼和所述預(yù)測序列的時間編碼分別進行編碼聚合，得到輸入序列目標(biāo)時間編碼和預(yù)測序列目標(biāo)時間編碼，有效解決了傳統(tǒng)Transformer模型對時間順序不敏感、位置編碼難以表征電力數(shù)據(jù)復(fù)雜周期性的問題，同時通過解耦參數(shù)與預(yù)測序列長度的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)靈活變長預(yù)測，顯著提升了對電力時序特征的建模能力和預(yù)測精度。[0089]需要說明的是，上述示例僅用于理解本申請，并不構(gòu)成對本申請電力預(yù)測方法的限定，基于此技術(shù)構(gòu)思進行更多形式的簡單變換，均在本申請的保護范圍內(nèi)。[0090]請參照圖4,本申請還提供一種電力預(yù)測裝置，所述電力預(yù)測裝置包括：提取模塊41,用于提取預(yù)先獲取的歷史電力特征序列中的時序信息，以根據(jù)所述時序信息計算所述歷史電力特征序列的時序特征；編碼模塊42,用于根據(jù)所述時序特征和所述歷史電力特征序列的采樣日期，以及預(yù)先設(shè)置的預(yù)測序列的采樣日期進行時間編碼，得到輸入序列時間編碼和預(yù)測序列時間編預(yù)測模塊43,用于基于所述輸入序列時間編碼和所述預(yù)測序列時間編碼構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以基于所述相關(guān)性矩陣進行電力預(yù)測，得到電力預(yù)測結(jié)果。[0091]本申請?zhí)峁┑碾娏︻A(yù)測裝置，采用上述實施例中的電力預(yù)測方法，能夠解決電力預(yù)測的技術(shù)問題。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑碾娏︻A(yù)測裝置的有益效果與上述實施例提供的電力預(yù)測方法的有益效果相同，且所述電力預(yù)測裝置中的其他技術(shù)特征與上述實施例方法公開的特征相同，在此不做贅述。[0092]本申請?zhí)峁┮环N電力預(yù)測設(shè)備，電力預(yù)測設(shè)備包括少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的指令，指令被至少一個處理器執(zhí)行，以使至少一個處理器能夠執(zhí)行上述實施例一中的電力預(yù)測方[0093]下面參考圖5,其示出了適于用來實現(xiàn)本申請實施例的電力預(yù)測設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。本申請實施例中的電力預(yù)測設(shè)備可以包括但不限于諸如移動電話、筆記本電腦、數(shù)字廣播接收器、PDA(PersonalDigitalAssistant:個人數(shù)字助理)、PAD(PortableApplicationDescription:平板電腦)、PMP(PortableMediaPlayer:便攜式多媒體播放器)、車載終端(例如車載導(dǎo)航終端)等等的移動終端以及諸如數(shù)字TV、臺式計算機等等的固定終端。圖5示出的電力預(yù)測設(shè)備僅僅是一個示例，不應(yīng)對本申請實施例的功能和使用范圍帶來任何限制。[0094]如圖5所示，電力預(yù)測設(shè)備可以包括處理裝置1001(例如中央處理器、圖形處理器等),其可以根據(jù)存儲在只讀存儲器1002中的程序或者從存儲裝置1003加載到隨機訪問存儲器1004中的程序而執(zhí)行各種適當(dāng)?shù)膭幼骱吞幚?。在隨機訪問存儲器1004中，還存儲有電力預(yù)測設(shè)備操作所需的各種程序和數(shù)據(jù)。處理裝置1001、只讀存儲器1002以及隨機訪問存儲器1004通過總線1005彼此相連。輸入/輸出接口1006也連接至總線。通常，以下系統(tǒng)可以速度計、陀螺儀等的輸入裝置1007;包括例如液晶顯示器(LCD:LiquidCrystalDisplay)、揚聲器、振動器等的輸出裝置1008;包括例如磁帶、硬盤等的存儲裝置1003;以及通信裝置1009。通信裝置1009可以允許電力預(yù)測設(shè)備與其他設(shè)備進行無線或有線通信以交換數(shù)據(jù)。雖然圖中示出了具有各種系統(tǒng)的電力預(yù)測設(shè)備，但是應(yīng)理解的是，并不要求實施或具備所有示出的系統(tǒng)?？梢蕴娲貙嵤┗蚓邆涓嗷蚋俚南到y(tǒng)。[0095]特別地，根據(jù)本申請公開的實施例，上文參考流程圖描述的過程可以被實現(xiàn)為計算機軟件程序。例如，本申請公開的實施例包括一種計算機程序產(chǎn)品，其包括承載在計算機可讀介質(zhì)上的計算機程序，該計算機程序包含用于執(zhí)行流程圖所示的方法的程序代碼。在這樣的實施例中，該計算機程序可以通過通信裝置從網(wǎng)絡(luò)上被下載和安裝，或者從存儲裝置1003被安裝，或者從只讀存儲器1002被安裝。在該計算機程序被處理裝置1001執(zhí)行時，執(zhí)行本申請公開實施例的方法中限定的上述功能。[0096]本申請?zhí)峁┑碾娏︻A(yù)測設(shè)備，采用上述實施例中的電力預(yù)測方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑碾娏︻A(yù)測設(shè)備的有益效果與上述實施例提供的電力預(yù)測方法的有益效果相同，且該電力預(yù)測設(shè)備中的其他技術(shù)特征與上一實施例方法公開的特征相同，在此不做[0097]應(yīng)當(dāng)理解，本申請公開的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式的描述中，具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。[0098]以上所述，僅為本申請的具體實施方式，但本申請的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本申請揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本申請的保護范圍之內(nèi)。因此，本申請的保護范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護范圍為準(zhǔn)。[0099]本申請?zhí)峁┮环N計算機可讀存儲介質(zhì)，具有存儲在其上的計算機可讀程序指令(即計算機程序),計算機可讀程序指令用于執(zhí)行上述實施例中的電力預(yù)測方法。外線或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、系統(tǒng)或器件，或者任意以上的組合。計算機可讀存儲介質(zhì)的更具體地例子可以包括但不限于：具有一個或多個導(dǎo)線的電連接、便攜式計算機磁盤、硬盤、隨機訪編程只讀存儲器(EPROM:ErasableProgrammableReadOnlyMemory或閃存)、光纖、便攜述的任意合適的組合。在本實施例中，計算機可讀存儲介質(zhì)可以是任何包含或存儲程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、系統(tǒng)或者器件使用或者與其結(jié)合使用。計算機可讀存儲介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括但不限于：電線、光纜、RF(RadioFrequency: