一种基于残差学习的电缆载流量动态预测方法

本发明涉及电缆热稳定性评估与动态容量调控领域，具体公开了一种基于残差学习的电缆载流量动态预测方法，包括步骤：获取包括全局环境特征、局部特征和物理模型输出的多源电缆数据，并对多源电缆数据进行预处理，通过注意力机制模块对预处理后的多源电缆数据进行特征增强处理；所述注意力机制模块包括全局注意力机制模块和局部注意力机制模块，将注意力机制处理后的结果输入至残差预测模型，获取最终的温度预测值，基于温度预测值计算得到电缆的最大载流量，确定电缆的载流量可用范围，基于残差偏差对残差预测模型进行实时更新与参数校正。该方法融合了热路物理模型与残差学习算法，具备较高的预测准确性和良好的动态响应能力。