一种多尺度的能源长时数据预测的方法及装置

一种多尺度的能源长时预测的方法及装置，所述方法包括：采集传感器数据，确定目标数据和多源因素数据，并对所述数据进行缺失填充与归一化处理；采用多尺度卷积注意模块对所述数据进行特征提取得到多源因素特征；通过多源因素编码器计算不同尺度的多源因素特征在不同的时间步内的不同的动态相关性系数；通过LSTM网络更新所述编码器中的隐层状态信息；联合所述编码器中经过多头指数平滑模块处理的隐层状态信息与采集的传感器数据输入至前馈神经网络进行训练，通过训练完成的前馈神经网络得到长时数据预测结果。本发明基于多尺度的多源数据的综合利用能够更全面地反映能源系统的复杂性和多变性，提高了预测模型的准确性。