1.一种能源消耗数据的确定方法，其特征在于，包括：获取历史电力消耗数据以及所述历史电力消耗数据关联的各个影响因素，其中，所述影响因素为影响所述历史电力消耗数据的大小的因素；确定所述各个影响因素的权重，其中，所述权重用于表征所述影响因素对所述历史电力消耗数据的大小的影响程度；根据历史第一时间段内的电力消耗数据以及所述各个影响因素的权重，确定未来第二时间段内的电力消耗数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述各个影响因素的权重包括：采用随机森林特征重要性模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行分析，得到所述各个影响因素的第一目标权重；通过特征重要性注意力模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行分析，得到所述各个影响因素的第二目标权重；对所述各个影响因素的所述第一目标权重和所述第二目标权重进行融合，得到所述各个影响因素的权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用随机森林特征重要性模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行处理，得到所述各个影响因素的第一目标权重包括：采用所述随机森林特征重要性模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行处理，得到所述各个影响因素的第一权重；采用灰色关联分析模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行处理，得到所述各个影响因素的第二权重；对所述第一权重和所述第二权重进行加权平均处理，得到所述各个影响因素的第一目标权重。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史电力消耗数据以及所述历史电力消耗数据关联的各个影响因素包括：获取各个来源的电力消耗数据，并对所述各个来源的电力消耗数据进行融合，得到所述历史电力消耗数据；对所述历史电力消耗数据进行数据清洗，得到清洗后的电力消耗数据；获取所述清洗后的电力消耗数据对应的各个影响因素，得到所述历史电力消耗数据关联的所述各个影响因素。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史第一时间段内的电力消耗数据以及所述各个影响因素的权重，确定未来第二时间段内的电力消耗数据包括：通过长短期记忆模型对所述历史第一时间段内的电力消耗数据以及所述各个影响因素的权重进行处理，得到未来第二时间段内的电力消耗数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据历史第一时间段内的电力消耗数据以及所述各个影响因素的权重，确定未来第二时间段内的电力消耗数据之后，所述方法还包括：基于所述未来第二时间段内的电力消耗数据以及待消耗的能源总量，确定所述电力消耗量在所述待消耗的能源总量的占比。
7.一种能源消耗数据的确定装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取历史电力消耗数据以及所述历史电力消耗数据关联的各个影响因素，其中，所述影响因素为影响所述历史电力消耗数据的大小的因素；第一确定单元，用于确定所述各个影响因素的权重，其中，所述权重用于表征所述影响因素对所述历史电力消耗数据的大小的影响程度；第二确定单元，用于根据历史第一时间段内的电力消耗数据以及所述各个影响因素的权重，确定未来第二时间段内的电力消耗数据。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：第一分析模块，用于采用随机森林特征重要性模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行分析，得到所述各个影响因素的第一目标权重；第二分析模块，用于通过特征重要性注意力模型对所述历史电力消耗数据以及所述各个影响因素进行分析，得到所述各个影响因素的第二目标权重；融合模块，用于对所述各个影响因素的所述第一目标权重和所述第二目标权重进行融合，得到所述各个影响因素的权重。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至6中任意一项所述的能源消耗数据的确定方法。
10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的能源消耗数据的确定方法。
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