一种适用性广泛的时空特征增强预测方法及装置

本发明公开一种适用性广泛的时空特征增强预测方法及装置，该方法通过设定数据库，获取可再生能源发电及负荷的纯时间序列数据，并对其进行归一化处理；构建时空特征增强器，对归一化纯时间序列数据进行重构处理，获得增强特征数据；根据序列内不确定极端波动值的水平坐标差异，设计动态峰谷加权损失函数；根据动态峰谷加权损失函数、训练数据及测试数据，通过集成注意力机制的轻量级神经网络架构对设定神经网络预测模型进行训练；将若干纯时间序列数据输入设定神经网络预测模型进行预测处理，获得若干预测值；根据设定评估指标对设定神经网络预测模型的性能进行验证。本发明能够精准优化不确定功率的预测，为电网稳定运行提供了可靠的技术支撑。