一种融合改进雪消融优化算法与CNN+KAN+LSTM+MSA混合模型功率预测方法

本发明公开了一种融合改进雪消融优化算法与CNN+KAN+LSTM+MSA混合模型功率预测方法，包括如下步骤：根据融合佳点集策略和周期振荡突变策略构建雪消融优化算法；构建融合GVSAO算法的CNN‑KAN+BiLSTM‑MSA混合模型及超参数学习过程。本发明通过佳点集策略，初始解分布更加均匀，覆盖解空间更广泛，增强全局搜索的能力；周期振荡突变策略防止解过早收敛，保持了解的多样性，确保探索全局最优解；局部开发阶段逐步精炼候选解，提高了解的质量和收敛效率；大幅提升了雪消融优化算法的性能，能够更好地找到全局最优解；将空间特征提取与时序学习相结合有效地解决了时间序列预测的难题。