一种基于人工智能的工业园区负荷预测方法

本发明涉及能源管理领域，公开了一种基于人工智能的工业园区负荷预测方法，该方法通过多源数据采集历史负荷、生产计划、天气及节假日信息，经过数据预处理、构建融合注意力机制和LSTM的时序特征提取模块、以及集成突变适应模块的深度学习模型，实现高精度负荷预测；其中，突变适应模块通过滑动窗口统计特征监测、增量学习和GAN模拟突变场景，动态调整模型参数以应对负荷突变；实时反馈机制进一步优化预测结果，并结合动态电价策略生成电力调度建议。本发明解决了传统模型在负荷突变场景下预测偏差大、适应性差的问题，显著提升了工业园区能源管理的效率与稳定性。