基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统

本发明公开了基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统，所述方法包括：从用户侧、电网侧及外部环境侧采集原始数据并进行预处理，得到多源异构特征数据；基于随机矩阵理论提取多源异构特征数据的结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标；基于多源异构特征数据、结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标训练负荷预测模型；基于训练后的负荷预测模型、用户静态参数和动态变量构建虚拟负荷孪生体模型，进行多粒度负荷预测。本发明能够显著提升预测精度与泛化能力，提升用户负荷行为的可解释性与预测精度，支撑电力系统运行的主动感知与智能调控，并具备良好的工程可扩展性，适用于园区级、区域级及分布式负荷资源的动态管控需求。