一种基于二次特征值提取的短期电力负荷预测方法

本发明涉及电力系统多节点短期负荷预测的技术领域，特别是涉及一种基于二次特征值提取的短期电力负荷预测方法，在特征提取阶段，首先使用一次特征提取网络CASTGCN对数据特征单元进行一次特征提取，CASTGCN结构中是对传统的STGCN进行了改进，引入了交叉注意力机制(Cross Attention)，利用交叉注意力来并分别捕捉动态因素数据和静态因素数据对负荷数据的影响，计算受到外部因素影响后的负荷特征，然后使用改进的iTransformer进行二次特征提取，iTransformer将输入的负荷特征在时序维度上进行编码，独立成不同的token；其解决目前负荷预测算法在电网负荷面对节假日负荷波动，以及外部因素如天气、季节、人口密度等因素干扰问题时，预测效果表现差，误差高的问题。