一种电力负荷预测方法及系统、计算机设备

本发明提供了一种电力负荷预测方法及系统、计算机设备，其中方法包括：针对目标区域，获取历史日期对应的历史气象数据和历史电负荷数据；对历史气象数据和历史电负荷数据进行混合编码，并对混合编码结果进行解码，得到气象‑负荷数据；对历史气象数据、历史电负荷数据和气象‑负荷数据进行特征提取，得到目标特征数据；对目标特征数据进行聚合处理，输出融合特征数据；利用预先构建的深度学习模型对融合特征数据进行电力负荷预测，输出预测结果。通过本发明，提出一种深度学习与气象负荷编码相结合的电力负荷预测方法，引入深度学习技术，增强模型对复杂数据模式的捕捉能力，并通过气象负荷编码，提高模型对外部环境变化的响应速度和准确性。