一种基于条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法

本发明公开了一种基于条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法，属于电力系统时序预测领域。该方法设计了多阶段渐进引导的去噪流程，解决去噪过程不可控的问题；通过相似时段负荷曲线发掘算法和多分辨率趋势特征有效发掘模式特征，并利用混合特征条件生成网络引导多阶段去噪过程；最后，设计了基于Transformer架构的深度去噪网络，通过嵌入深度频域分解模块来提升模型从高斯噪声中还原负荷曲线的能力。该方法实现了去噪过程的可控，确保负荷曲线生成的精细度和准确性，增强了模型的可解释性，显著提升了日前负荷点预测与确定性预测的精度，能为电力系统控制和优化运行提供更为精确的预测信息。