基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法

陈宇轩; 谢海鹏; 许若一; 代烁

doi:10.7500/AEPS20250829010

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基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法

学术研究 | 更新时间：2026-10-10

- 基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法
- Power Load Forecasting Method Based on Interpretable Multi-modal Enhancement
- 电力系统自动化 2026年50卷第19期页码：147-158
- 作者机构：
  
  西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049
- 作者简介：
  
  陈宇轩(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统规划与运行、时间序列、多模态大模型。E-mail：cyx2131522@stu.xjtu.edu.cn
  谢海鹏(1989—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统可靠性、量子计算、人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：haipengxie@xjtu.edu.cn
  许若一(2002—)，女，硕士研究生，主要研究方向：大模型技术在电力系统中的应用。E-mail：xuruoyi@stu.xjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金企业创新发展联合基金资助项目(U24B6010)
- DOI：10.7500/AEPS20250829010
  中图分类号：
- 收稿：2025-08-29，
  
  修回：2025-12-24，
  
  网络首发：2026-04-02，
  
  纸质出版：2026-10-10
- 稿件说明：
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陈宇轩,谢海鹏,许若一等.基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法[J].电力系统自动化,2026,50(19):147-158.

CHEN Yuxuan,XIE Haipeng,XU Ruoyi,et al.Power Load Forecasting Method Based on Interpretable Multi-modal Enhancement[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):147-158.
陈宇轩,谢海鹏,许若一等.基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法[J].电力系统自动化,2026,50(19):147-158. DOI： 10.7500/AEPS20250829010.

CHEN Yuxuan,XIE Haipeng,XU Ruoyi,et al.Power Load Forecasting Method Based on Interpretable Multi-modal Enhancement[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):147-158. DOI： 10.7500/AEPS20250829010.

摘要

准确的负荷预测对电网的安全稳定运行具有重要意义。现有深度学习预测方法跨主体泛化能力较差，且难以适应小样本场景，而结合预训练大模型的预测手段往往忽略不同模态信息对齐的重要性，且模型可解释性较差。为了解决上述问题，提出一种基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法。首先，通过指令微调的大语言模型输出原始负荷时间序列的文本模态信息，实现模态增强；其次，经过双通道编码模块得到多模态信息的嵌入；然后，提出基于部分信息分解的对比学习策略，实现多模态表征的可解释性对齐；最后，基于Transformer架构输出预测结果。在各种真实世界场景公开数据集上的测试结果表明，所提模型展现出具有竞争力的预测性能，超过常用的基线方法，并且具有一定的可解释性，为电力负荷预测场景提供了有力保障。

Abstract

Accurate load forecasting is of great significance for the safe and stable operation of power grids. Existing deep learning forecasting methods suffer from poor cross-entity generalization ability and struggle to adapt to few-shot scenarios. Moreover

the forecasting methods incorporating pre-trained large models often overlook the importance of aligning information from different modalities and exhibit poor model interpretability. To address these issues

this paper proposes a power load forecasting method based on interpretable multi-modal enhancement. First

an instruction-finetuned large language model is used to output textual modal information from the raw load time series

achieving modal enhancement. Subsequently

a dual-channel encoding module processes this information to obtain multimodal embeddings. Second

this paper proposes a contrastive learning strategy based on partial information decomposition to achieve interpretable alignment of multi-modal representations. Finally

the forecasting results are output based on a Transformer architecture. Test results on public datasets from various real-world scenarios demonstrate that the proposed model exhibits competitive forecasting performance surpassing commonly used baseline methods and possesses certain interpretability

thereby providing guarantees for power load forecasting scenarios.

关键词

Keywords

references

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