基于形状损失函数负荷预测方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了基于形状损失函数负荷预测方法及系统，涉及电力系统负荷预测技术领域，包括收集预测区域内的负荷特征数据集，并将收集的数据进行映射、清洗和归一化，并通过皮尔逊相关性公式计算指标对于电力负荷的相关系数并进行分析基于DTW算法构造损失函数，构建基于形状损失函数的LSTM加KAN电力负荷预测算法模型，并利用损失函数训练电力负荷预测算法模型，利用训练后的最优模型，预测电力负荷数据，并利用测试集数据对电力负荷预测模型进行评估，并利用超参数优化调整模型。本发明在精度和稳定性上均优于传统方法，能够更好地适应复杂多变的负荷预测场景，具有广阔的应用前景和显著的实际价值。