一种基于正则分解与双支预测的电力系统净负荷预测方法

本发明公开了一种基于正则分解与双支预测的电力系统净负荷预测方法，包括：获取目标电力系统的历史净负荷序列及对应的环境参数，采用正则化优化方法构建融合拟合精度与趋势平滑性的目标函数，提取净负荷的长期趋势序列，并由此分离出短期扰动序列。构建基于Transformer编码器与长短期记忆网络串联的趋势预测子网络，学习趋势演化规律；同时构建基于环境参数的回归预测子网络，建模扰动与环境因素之间的非线性映射关系。利用两类子网络分别预测未来趋势与扰动分量并叠加，获得多时间步净负荷预测结果。该方法有效克服了传统模型对趋势与扰动建模能力不足的问题，提升了负荷预测的准确性与稳定性。