一种基于时序分解与多核Transformer融合的分行业负荷预测方法、系统、存储介质及电子设备

本发明公开了一种基于时序分解与多核Transformer融合的分行业负荷预测方法。首先，通过聚类算法，结合新能源出力、政策性因素及气象要素的相关系数，将行业负荷划分为新能源主导型、工业主导型、气象敏感型和混合型四类；其次，采用时序分解层将负荷数据分解为趋势分量及日、周、月周期分量，并通过多核Transformer架构分别提取特征：时间卷积核捕获短期波动特征，基于多头自注意力机制的Transformer层捕获长期趋势特征，融合输出分行业负荷预测结果，最终将四类行业负荷预测结果累加得到系统负荷预测结果。本发明解决了传统方法周期分量混叠、多因素耦合分类困难、长短期特征融合不足等问题，提升分行业负荷预测的精度与鲁棒性。