一种基于Mamba的内外生变量融合电力负荷预测方法

本发明属于电力负荷预测技术领域，具体涉及一种基于Mamba的内外生变量融合电力负荷预测方法，包括下列步骤：数据集采集与预处理；内生变量嵌入，将电力负荷内生序列划分为N个不重叠的Patch块，对每个块添加位置编码后，通过线性投影和位置编码生成分块细粒度的块令牌Pen，并引入可学习全局令牌Gen表征序列宏观状态；外生变量全局嵌入；内外生令牌跨粒度融合；Mamba时序依赖性建模；多步预测输出，将时序特征经全连接层映射为未来多步负荷预测值，反归一化后恢复原始数据尺度，输出最终预测结果。本发明通过分块嵌入策略与动态参数选择机制，显著提升了模型对复杂电力场景的适应性，为智能电网的高效调度与市场化运营提供了可靠的技术支撑。