基于多模态融合的电力负荷预测模型及方法

一种基于多模态融合的电力负荷预测模型及方法，包括历史用电数据、季节性变化数据、天气条件数据和特殊事件数据；这些数据首先经过标准化处理，保证输入数据的一致性和可比性；然后每种数据被编码成特征向量，或通过全连接层进行特征映射，以适应后续的深度学习处理；预测模型算法采用长短期记忆网络LSTM处理时间序列的历史用电数据，以捕获该数据的时间依赖特性；预测模型引入交叉注意力机制Cross‑Attention Mechanism，通过多头自注意力Multi‑Head Attention模型来分析和融合不同数据源中的信息，让模型在处理多模态数据时，理解各数据间的相互关系和互补性。