基于自适应多分辨率小波滤波的数字孪生电力预测方法及系统

本发明公开了基于自适应多分辨率小波滤波的数字孪生电力预测方法及系统，涉及电力预测技术领域；包括以下步骤：获取多变量电力时序数据，并进行可逆实例归一化处理；将归一化后的电力时序数据输入至倒置嵌入层，映射至高维特征空间，得到初始序列；对初始序列进行自适应多分辨率离散小波变换，提取其低频与多尺度高频分量；将频域分量与可学习滤波核进行逐元素乘积，完成自适应小波滤波；通过逆小波变换重构滤波后的时域序列，再经星型聚合‑再分配模块进行跨通道聚合与特征再分配；将提取后的特征序列输入至前馈神经网络，得到未来时间步的电力指标预测结果。本发明有效增强对非平稳电力数据的建模能力与预测鲁棒性，适应性强、易于部署。