一种基于异构集成学习与注意力机制的电力负荷预测方法

本发明公开了一种基于异构集成学习与注意力机制的电力负荷预测方法。其中，所述方法包括：获取电力负荷历史数据，所述历史数据至少包括时间序列数据；对所述历史数据进行预处理，得到处理后的特征数据；基于所述特征数据，构建集成学习模型，所述集成学习模型至少包括多种基学习器的组合；通过所述集成学习模型对所述特征数据进行预测，得到初步预测结果；引入注意力机制对所述初步预测结果进行加权调整，生成最终的电力负荷预测值。本发明方法不仅有效捕捉了电力负荷的非线性和复杂模式，还显著提升了预测性能，为电力系统的智能化运行提供了精准决策支持。