基于多时间尺度特征工业负荷画像和态势预测系统和方法

本发明提供了一种基于多时间尺度特征工业负荷画像和态势预测系统和方法，涉及工业负荷和态势预测技术领域。本发明通过采集工业园区用户用电信息和设备特征，实现多样化的工业负荷的采集，并据此建立工业负荷画像，利用多时间尺度序列特征融合工业负荷画像特征并结合双层多头自注意力机制对多样化的工业负荷进行分析，特征多头自注意力层聚焦重要特征，挖掘输入特征序列关联性，时序多头自注意力层则通过捕捉时间序列关联性，强化重要特征变量与关键时间点的信息表达，挖掘工业负荷的周期趋势特征和局部波动特征，可以实现对于工业园区负荷的用能态势多时间尺度预测，显著增加工业园区的灵活调控空间，提升需求侧数字化感知和柔性调控水平。