【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力负荷预测，涉及一种基于多模态融合的电力负荷预测模型及方法。
技术介绍
1、在电力负荷预测的领域中，传统的预测模型通常面临着一些技术挑战和局限性，其中主要包括数据单一性、信息融合不充分、模型泛化能力弱等方面。
2、传统模型往往仅依赖历史用电数据来预测未来的电力负荷，忽视了天气、季节变化、特殊事件等因素的影响；这种单一的数据源限制了模型的预测精度和适用性，因为电力负荷受多种因素的复合影响，单一数据源难以全面反映这些影响因素。
3、即便是一些尝试融合多种数据源的模型，也常常因为缺乏有效的信息融合机制而导致各种数据源之间的信息未能充分利用；传统的融合方法可能无法有效地处理不同数据类型的内在联系，导致重要信息被忽视或错误解释。
4、许多传统预测模型在特定条件下表现良好，但在面对不同的环境和变化条件时，其预测准确性大幅下降；这种泛化能力弱的问题限制了模型在不同地区或不同季节下的应用效果。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于多模态融合的电力负荷预测模型及方法，优化信息处理流程，增强模型在电力负荷预测中的泛化能力和预测准确度。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于多模态融合的电力负荷预测模型，预测模型包括历史用电数据、季节性变化数据、天气条件数据和特殊事件数据；这些数据首先经过标准化处理，保证输入数据的一致性和可比性；然后每种数据被编码成特征向量，或通过全连接层进行特征映射，以适应
3、如上所述的基于多模态融合的电力负荷预测模型的数据特征提取和编码方法，包括如下步骤：
4、s1，历史用电数据；
5、s1-1，模型选择，采用长短期记忆网络lstm，处理时序数据，捕捉用电数据中的长期依赖关系；
6、s1-2，特征向量化，选择一个单隐藏层lstm，维度为128，通过该取值处理复杂的时序特征而不过度复杂化模型；
7、s1-3，输出向量，输出层通过一个全连接层，输出一个维度为128的特征向量，以保证后续过程中交叉注意力机制与其他模态的兼容性；
8、s2，季节性变化数据；
9、s2-1，编码方式，使用one-hot编码，将一年划分为春、夏、秋、冬四个季节，每个季节对应一个独立的编码位；
10、s2-2，特征映射，通过一个线性变换，即全连接层，输出维度为128，将one-hot编码映射为一个标记性向量用以在后续的计算过程中体现季节变化对电力负荷的影响；
11、s3，天气条件数据；
12、s3-1，关键变量，温度、湿度、风速、降水量、日照时长直接影响电力需求与产能的因素；
13、s3-2，数据预处理，对所有天气数据进行min-max归一化，将数据范围调整到[0,1]，以此消除不同测量单位和量级带来的影响，平衡数据在模型中的权重；
14、s3-3，特征向量化，将处理过的单个特征，包括温度区间、风速类别、归一化的湿度和降水量，通过全连接层转换成更抽象的表达，即全连接层维度与其他编码信息一致，采用128维；
15、s3-4，输出向量，最终的天气条件输出特征向量设置为128维，确保与其他模态数据维度一致；
16、s4，特殊事件数据；
17、s4-1，编码方式，使用多标签one-hot编码来表示特殊事件的类型；每种类型的事件分配一个独立的位，即节假日为[1,0,0,0], 体育赛事为[0,1,0,0], 文化活动为[0,0,1,0]；
18、s4-2，事件汇总，将同一时间发生的多个事件进行汇总编码，同时有节假日和体育赛事时编码为[1,1,0,0]；
19、s4-3，特征映射，通过一个线性变换，即全连接层，输出维度为128，将one-hot编码映射为一个标记性向量用以在后续的计算过程中体现事件变化对电力负荷的影响；对于多事件编码，则将其对应的所有标记性向量进行加权求和。
20、如上所述的基于多模态融合的电力负荷预测模型的交叉注意力机制方法，包括如下步骤：
21、sa1，多模态融合；
22、sa1-1，特征提取后的向量，每一种输入数据经过特征提取后，都将转化为一个固定长度的向量128维；
23、sa1-2，融合过程，特征融合模块基于交叉注意力机制，使用一个多头自注意力multi-head attention机制来处理这些特征向量，具有8个头，维度为128；该attention层将接收所有模态的编码向量作为输入，通过学习不同模态数据间的相互关系和互补性，生成一个综合特征表示，输出一个综合所有重要信息的单一向量，为后续的解码过程提供丰富的上下文信息；
24、sa2，融合依据；
25、sa2-1，查询q、键k、值v，所有模态的编码向量同时作为q、k、v输入到attention层，允许模型自行学习内部的依赖关系；经过编码器的处理并提取之后，特征数据将通过组合方式参与到attention权重矩阵的计算中；由于在attention机制内，查询方query具有唯一性，因此每个特征都将获得一次成为查询方的机会，以此与其他特征进行关注度匹配；
26、sa2-2，输出，attention层的输出融合所有输入模态信息的向量，该向量随后用于预测电力负荷；
27、sa3，预测层；
28、sa3-1，全连接层，从attention层输出的向量将传递至一个或多个全连接层denselayers，以进行最终的预测；
29、sa3-2，输出，模型的最终输出是对未来电力负荷的预测，是连续的负荷值或特定时间段内的电力需求；
30、sa4，模型训练与优化；
31、sa4-1，损失函数，使用均方误差mse作为损失函数，优化模型在电力负荷预测上的表现；
32、sa4-2，优化算法，采用adam优化器，用于处理大规模数据集。
33、本专利技术的主要有益效果在于：
34、能够整合和优化多模态数据的处理；每种模态的数据都被转化为具有一致维度的特征向量，这些向量随后输入到自注意力层进行深入分析；自注意力层的输出是一个融合了所有重要信息的向量，该向量最终用于预测电力负荷；这样的结构不仅优化了信息处理流程，还增强了模型在电力负荷预测这一领域的泛化能力和预测准确度。
35、能够让模型在处理多模态数据时，更好地理解各数据间的相互关系和互补性。
36、确保各模态数据的编码方式既能保持本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态融合的电力负荷预测模型，其特征是：预测模型包括历史用电数据、季节性变化数据、天气条件数据和特殊事件数据；这些数据首先经过标准化处理，保证输入数据的一致性和可比性；然后每种数据被编码成特征向量，或通过全连接层进行特征映射，以适应后续的深度学习处理；预测模型算法采用长短期记忆网络LSTM处理时间序列的历史用电数据，以捕获该数据的时间依赖特性；预测模型引入交叉注意力机制Cross-AttentionMechanism，通过多头自注意力Multi-Head Attention模型来分析和融合不同数据源中的信息，让模型在处理多模态数据时，理解各数据间的相互关系和互补性。
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的电力负荷预测模型的数据特征提取和编码方法，其特征是，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的电力负荷预测模型的交叉注意力机制方法，其特征是，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合的电力负荷预测模型，其特征是：预测模型包括历史用电数据、季节性变化数据、天气条件数据和特殊事件数据；这些数据首先经过标准化处理，保证输入数据的一致性和可比性；然后每种数据被编码成特征向量，或通过全连接层进行特征映射，以适应后续的深度学习处理；预测模型算法采用长短期记忆网络lstm处理时间序列的历史用电数据，以捕获该数据的时间依赖特性；预测模型引入交叉注意力机制cross-attenti...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚辉，靳鹏，孙波，闫海峰，李娟，唐汪千秋，
申请(专利权)人：三峡集团西藏能源投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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