一种低压配电网负荷变化趋势智能预测及管理方法

本申请提供了一种低压配电网负荷变化趋势智能预测及管理方法，属于低压配电网负荷预测领域，用于解决相关技术中混合业态台区负荷波动大、预测精度不足且云端部署延迟高的问题。该方法部署于台区边缘节点，通过多模态数据异常检测与场景化补全输出高质量数据，基于此构建四维动态负荷画像，结合迁移学习与贝叶斯优化实现模型超参自适应调参，再经三维联动资源调度与动态融合残差修正，输出精准负荷数据。其提升了负荷预测精度与效率，降低响应延迟，可有效支撑配电网实时调度。