基于变分自编码器的电力系统源荷联合预测方法

本申请属于电力系统技术领域，更具体地说，涉及基于变分自编码器的电力系统源荷联合预测方法，本发明通过采集并清洗电力负荷、发电数据和气象数据，并提取相关特征，确保输入数据的高质量和多维度；特征标准化过程进一步消除不同特征之间的尺度差异；在模型构建阶段，采用LSTM网络结构的编码器能够捕捉时序数据的长短期依赖性，并通过变分自编码器中的潜在变量对数据进行建模，从而更好地捕捉电力系统中的非线性关系。此外，通过解码器生成未来时间步的负荷和发电量预测，有效地提高了对未来不确定性和复杂变化的预测能力；故本发明能够在电力系统源荷联合预测中更好地应对非线性变化，显著提高预测精度，解决了现有方法仅能处理线性变化的问题。