一种基于多用户负荷时空关联的跨维度多尺度融合负荷预测方法

本发明属于电力系统负荷预测技术领域，公开了一种基于多用户负荷时空关联的跨维度多尺度融合负荷预测方法，该方法首先对用户负荷统计数据进行预处理，提取时间序列中的时序依赖和周期特征，并引入通道注意力机制自适应挖掘关键变量信息；随后通过多尺度时空融合模块结合频域分析与图卷积网络，实现不同时间尺度和空间层级下的深度特征交互；最终通过线性投影结构输出未来多个时间粒度下的负荷预测结果。与现有方法相比，本发明在捕捉复杂负荷模式、提升模型预测精度及增强泛化能力方面具有显著优势，适用于电力用户能耗管理、电网负荷调度等多种应用场景。