一种基于多尺度超图神经网络和大语言模型对齐的电力负载预测方法

本发明公开了一种基于多尺度超图神经网络和大语言模型对齐的电力负载预测方法，包括：在多尺度特征提取模块将训练样本和大语言模型的词嵌入分别映射为多尺度时间特征表示和多尺度文本原型表示；在超边特征提取模块将多尺度时间特征表示聚合为多尺度超边特征表示；在跨模态对齐模块对齐多尺度文本原型表示和多尺度超边特征表示；在大模型预测模块将多尺度混合提示与对齐后的多尺度特征表示进行拼接后输入大语言模型中进行预测，对包括多尺度特征提取模块、超边特征提取模块、跨模态对齐模块和大模型预测模块的电力负载预测模型进行训练。本发明能够增强大语言模型对电力负载序列多尺度模式的理解能力，从而提高了模型预测的准确性和鲁棒性。