跨周期电力负荷预测的傅里叶时序图学习方法及系统

本发明公开了跨周期电力负荷预测的傅里叶时序图学习方法及系统，本发明涉及电力系统预测技术领域，包括特征提取模块、空间关系建模模块以及数据处理与特征融合模块，多尺度傅里叶变换属于特征提取模块，并行图注意力网络拓展属于空间关系模块，联合优化框架完善属于数据处理与特征融合模块，多尺度傅里叶变换包括动态频谱重构以及多分辨率频谱融合，动态频谱重构基于递归神经网络及其变体，根据历史数据中的波动模式预测未来变化趋势，对频域特征进行动态调整并捕捉数据的动态变化，本发明的优点在于：使用多尺度傅里叶变换和并行图注意力网络，对电力负荷进行更加准确的预测。