一种基于协同优化的短期电力负荷预测方法和系统

本发明涉及电力负荷预测技术领域，公开了一种基于协同优化的短期电力负荷预测方法和系统，包括获取电力系统的负荷相关数据，并对所述负荷相关数据进行数据预处理，得到数据向量，所述负荷相关数据包括负荷数据、气象数据和日期数据；将所述数据向量输入预设的负荷预测模型，得到电力负荷预测结果，所述负荷预测模型采用基于自注意力机制的深度神经网络模型构建，并采用自适应信息共享机制的蚁狮算法进行超参数优化。本发明通过自适应信息共享机制的蚁狮算法优化负荷预测模型的超参数，提高了超参数优化的收敛速度和精度，使得负荷预测模型能够更好地捕捉负荷数据中的非线性和时序特性，从而显著提高了模型在短期负荷预测中的性能。