一种基于相空间重构和相似片段搜索的电力负荷预测方法

本发明公开了一种基于相空间重构和相似片段搜索的电力负荷预测方法、系统、设备及介质，涉及电力系统负荷预测领域，包括：获取待预测时刻前的电力负荷时间序列片段，并对其进行相空间重构，得到查询相轨迹序列；采用相空间重构理论，将所述查询相轨迹序列转换为二维灰度图像；构建候选相轨迹序列集，并采用结构相似性(SSIM)度量方法，从中检索出与所述查询相轨迹序列最相似的K个相轨迹序列，构成相似序列集；以所述查询相轨迹序列及其相似序列集为输入，以对应的未来电力负荷值为标签，构建监督学习样本。本发明能够充分利用相空间结构信息与历史相似模式，提升电力负荷预测的精度和鲁棒性，并具备良好的泛化能力。