一种城市电力系统极端条件拐点负荷预测方法、装置及介质

本发明涉及一种城市电力系统极端条件拐点负荷预测方法、装置及介质，利用训练完成的物理信息神经网络模型，以城市历史观测湿度、温度、节假日信息、负荷数据和联合极端条件标志作为输入，输出负荷功率预测值，模型包括用于预测基础负荷功率的物理信息模块、用于预测功率修正项的原神经网络模块、用于生成波动范围系数的数据统计模块与拐点预测子网络，拐点预测子网络中的分叉任务分支中的分类分支输出拐点概率，回归分支输出拐点负荷修正量；模型将生成的波动范围系数、拐点概率和拐点负荷修正量相乘后与基础负荷功率、功率修正项相加，得到负荷功率预测值。与现有技术相比，本发明具有高精度预测、强抗噪能力和动态环境自适应等优点。