基于变换器与双向门控循环网络的电价预测方法及系统

本发明公开了基于变换器与双向门控循环网络的电价预测方法及系统，属于电力系统与人工智能预测技术领域，包括：获取历史电价数据集，构建历史数据集，并对历史数据集进行预处理；预处理后的数据输入到层次化多头注意力机制中的Transformer编码器层中；通过全局注意力机制优化的双向门控循环神经网络；使用交叉注意力机制结合Transformer编码器和BiGRU层的输出；采用平均绝对误差、均方误差及均方根误差对预测结果进行性能评估。本发明在保持时序动态建模能力的同时，有效整合了电力系统物理约束信息，显著提升了高比例可再生能源渗透场景下电价预测模型对多源不确定性的泛化能力。