虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品

本发明提供一种虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品。包括：对获取的影响因素数据进行数据预处理；使用时间序列分解算法将影响因素数据分解成包含趋势分量、季节分量以及残差分量的三个维度的序列，将每个序列切分为序列块并映射为时序特征向量；对用于预训练大语言模型的词嵌入进行K‑means聚类，选取K个聚类中心作为语义锚点与时序特征向量拼接；微调大语言模型的位置嵌入参数、残差连接的前馈神经网络的权重以及归一化层的参数；根据语义增强时序特征向量预测得到各维度的趋势分量、季节分量和残差分量，并将分量进行拼接和反归一化处理后得到预测结果。本发明的预测方法提升了虚拟电厂负荷和电价预测的准确性与实时性。