一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置

本申请公开了一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置，所述模型训练方法：（1）采用结合时序特征提取模块与多尺度特征提取模块的神经网络结构，能够捕捉光伏出力及负荷波动的长期趋势，有效建模不同时间尺度下的线损变化模式；（2）深层特征提取模块引入架构互异的深层特征提取机制，提高模型对复杂非线性关系的表达能力和泛化性能；（3）采用冠豪猪优化算法对模型参数和结构进行联合优化，能够在高维非凸空间中实现高效搜索，避免陷入局部最优，提升预测精度与稳定性；基于此线损预测模型本发明提出的线损预测方法可直接用于配电网运行态势评估与能效分析，在分布式光伏广泛接入背景下具有良好的工程应用价值。