一种多尺度电力负荷预测方法及系统

本发明公开了一种多尺度电力负荷预测方法及系统，通过获取发电相关的时间序列数据并将其分解为多个子序列数据，以捕捉数据中的关键周期特征；将时间序列数据和子序列送入编码器和解码器中进行特征提取，在编码器中，通过扩张因果卷积网络提取局部重要信息，并在其后的注意力模块中融入子序列之间的相关性特征，在编码器中，通过概率性片段采样注意力机制，随机计算多个局部块的注意力，并进行动态剪枝，再经多尺度稀疏注意力机制，再粗粒度上捕获全局依赖，识别序列的宏观模式，在细粒度上计算时间步之间的关系，以捕获局部依赖；基于所述编码器和解码器构建并训练预测模型，输出电力负荷数据的预测结果并通过降维和损失函数进行结果评价。