一种基于人工智能的电网负荷预测方法及系统

本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种基于人工智能的电网负荷预测方法及系统。方法包括：对多模态数据预处理与增强，生成时空关联特征矩阵；通过差分隐私联邦学习框架进行跨区域协同训练，得到全局负荷预测模型；基于全局模型构建混合深度学习模型进行负荷预测；通过强化学习代理实时修正模型参数。本发明融合多源异构信息，解决传统单模态模型建模不充分问题，实现隐私保护与模型精度动态平衡。