面向夏季高温热浪场景的用电负荷预测模型构建方法

本发明公开了一种面向夏季高温热浪场景的用电负荷预测模型构建方法，涉及人工智能、智能用电技术领域。该方法包括：获取待预测区域的夏季用电负荷数据和气象特征数据；利用T imeGAN网络进行数据扩充；以扩充后的数据集对用电负荷预测模型进行训练，模型中执行如下操作：将用电负荷数据和多个气象特征数据构成的时间序列输入到特征注意力层，学习时间序列中各输入特征间的注意力权重，并利用各注意力权重修正所述时间序列；将修正后的时间序列输入Bi LSTM网络和时序注意力层，学习各时间步间的注意力权重，并得到上下文特征；利用所述上下文特征，预测所述时间序列下一时间步的用电负荷。