一种基于动态聚类与时序融合网络的居民日用电量预测方法、装置、存储介质及系统

本发明公开了一种基于动态聚类与时序融合网络的居民日用电量预测方法、装置、存储介质及系统，属于居民日用电量预测技术领域，方法包括获取同一时间段内多个居民的历史居民日用电量时间序列、关键影响特征和节假日数据；通过基于动态时间规整的K值聚类分析算法对多个居民的历史居民日用电量时间序列进行聚类分析得到各居民的居民用电行为模式；将关键影响特征、节假日数据、各居民的历史居民日用电量时间序列和居民用电行为模式输入到训练好的时序融合变换器模型中，得到未来设定时间段内各居民的居民日用电量预测值。本发明通过动态聚类技术、Shap算法和时序融合变换器模型，提高预测的准确性和可靠性。