一种基于时频域协同的长程多变量负荷预测方法和系统

本发明属于电力系统负荷预测技术领域，涉及一种基于时频域协同的长程多变量负荷预测方法和系统，所述系统通过数据预处理模块对多元负荷时间序列进行归一化与平稳化；特征嵌入模块对分块序列进行线性嵌入，构造高维特征表示；状态空间编码模块提取长程依赖特征并生成深度时序表示；解码预测模块将编码特征映射为初步预测序列；时序对齐模块识别多变量间领先‑滞后关系并对齐时序；频域优化模块基于自适应滤波实现频域成分融合；模型训练优化模块用于通过信号衰减损失函数进行训练与优化。本发明能够有效提高长程多变量负荷预测的精度和鲁棒性，尤其在处理复杂依赖关系和动态时滞方面具有明显优势。