一种基于Time-LLM的用电量预测方法

本发明公开了一种基于Time‑LLM的用电量预测方法，涉及电力系统的用电量预测技术领域，包括：构建样本数据集并进行预处理；通过可逆实例归一化将输入序列划分为具有相同的尺度和分布特性的时间序列数据块；使用全连接层抽取语义原型，将时间序列数据块编码为自然语言输入，并通过多头注意力机制进行线性投影；在每一个重新编程的patch前加入提示前缀；将拼接提示前缀的patch输入LLM，输出展平得到每个数据块的预测结果，再通过逆变换后按原始顺序拼接，得到连续预测序列；采用实验指标对连续预测序列的预测结果进行评判，评判合格则应用于实际的用电量预测工作。通过本发明，实现了用电量预测，并提升了预测的准确性和泛化能力。