一种Transformer与RF相融合的电力负荷预测方法

本发明涉及一种Transformer与RF相融合的电力负荷预测方法，包括：获取目标区域待预测的短期电力负荷数据，经过聚类和分解后输入训练后的随机森林网络RF，输出电力负荷预测结果。RF的训练过程包括：采集特定区域的电力负荷历史数据及其相应历史天气数据，经预处理后分别得到带标签的第一训练数据集和第二训练数据集；基于电力负荷历史数据及其相应历史天气数据的时间序列特性，分别对带标签的第一训练数据集和第二训练数据进行聚类和分解；分别将经聚类和分解后的电力负荷数据输入多模态时序预测变换器，得到特征序列；将该特征序列输RF进行回归预测，计算回归损失，通过该回归损失迭代优化随机森林网络。本发明可以明显电力负荷预测结果的准确性。