热力站供热负荷智能预测方法及系统

本申请公开了一种热力站供热负荷智能预测方法及系统，涉及负荷智能预测领域，首先对原始热站遥测和气象数据进行精细化分流预处理，生成热负荷预测微观序列输入、中观序列输入及宏观上下文输入。随后，针对各尺度输入进行特征提取，得到各自的嵌入向量。关键在于引入动态注意力融合门，该模块能够智能地学习并动态分配各尺度嵌入向量的权重，有效解决不同时间尺度信号间的冲突与优先级问题，避免了传统方法中硬编码的局限性，并扩展了模型感受野。最终，将融合后的多尺度信息输入回归器进行预测，显著提升了预测的准确性和鲁棒性，克服了现有方案无法有效处理多尺度动态变化的缺陷。