基于融合特征重要性的电力计算模型可解释性评估方法

基于融合特征重要性的电力计算模型可解释性评估方法，包括如下步骤：对电力数据进行预处理后输入到Transformer模型中得到预测结果；通过TimeSHAP方法计算重要性参数；重要性参数包括特征重要性得分和时间点重要性得分；将重要性参数与多头注意力机制进行融合分析，得到具有局部解释性和全局解释性的层次化融合注意力机制，生成可解释性结果；根据可解释性结果生成完整分析报告。本发明通过研究模型内部结构、输出特征重要性、多头注意力机制等角度评估模型的可解释性，解释哪些因素对预测结果影响最大，并结合特征与注意力机制分析，探索预测过程中所含物理规律，提升运维人员的信任度。