本发明涉及一种基于深度自学习的火力发电中长期建模预测方法，包括，步骤S1，收集区域总用电量与电力关联因素历史数据，形成样本数据；步骤S2，建立区域总用电量中长期预测模型；步骤S3，建立新能源发电中长期预测模型；步骤S4，根据区域总用电量中长期预测模型、新能源发电中长期预测模型、外购电计划数据、外销电计划数据，建立火力发电缺口预测模型；步骤S5，根据火力发电历史数据数据建立火力发电预测模型，并将其与火力发电预测模型进行修正合并，形成最终的火力发电中长期预测模型；步骤S6，根据多高斯分布组合计算不同置信度下的火力发电量分布区间。本发明通过多预测模型修正合并，实现精确的电力风险量化预警。
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来源：北方有色网
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