一种电力负荷概率预测模型构建方法及应用

本发明属于电力负荷预测技术领域，公开了一种电力负荷概率预测模型构建方法及应用，包括：构建电力负荷概率预测模型，采用训练样本集训练电力负荷概率预测模型；电力负荷概率预测模型包括：Mamba编码器和高斯过程解码器；Mamba编码器用于捕获输入的训练样本的时序依赖关系，以获得对应的特征向量；高斯过程解码器用于建模特征向量中各特征之间的相互关系，得到对应的协方差矩阵和均值；将由协方差矩阵和均值构成的高斯分布作为预测的下一时间步下的电力负荷概率分布；本发明的模型通过高效处理长序列数据、捕捉复杂的时序依赖关系以及提供可解释的不确定性量化，实现高精度、可扩展性和鲁棒性的负荷预测，适用于现代电网的复杂需求。