一种面向源荷预测的多尺度多因素协同建模与门控专家分流方法、终端和存储介质

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摘要

本发明涉及模型泛化能力提升技术领域，公开了一种面向源荷预测的多尺度多因素协同建模与门控专家分流方法、终端和存储介质。包括对历史源荷时间序列进行时间尺度分解，得到至少包含高频模态和低频模态的多尺度序列；将所述多尺度序列输入共享的特征提取网络，通过自注意力结构获取对应的多尺度特征向量；将所述多尺度特征向量与外部协变量特征输入交叉注意力模块，得到多尺度多因素融合后的特征表示；门控专家分流预测；多尺度预测融合等关键步骤，以得到最终的源荷预测输出。本发明具有对短期突变应对能力更强，对源荷预测效果更好，短期预测的响应速度更快；长期预测的趋势稳定性更好，且在多场景、多影响因素下的泛化能力更优的有益效果。

附图

附图 1