近日，我院姚浩伟老师团队在国际知名学术期刊《Energy》（中科院一区TOP期刊，影响因子9.0）发表题名为“Multidimensional electric power parameter time series forecasting and anomaly fluctuation analysis based on the AFFC-GLDA-RL method”（《基于AFFC-GLDA-RL方法的多维电能参数时序预测与异常波动分析》）的研究论文。我院姚浩伟老师为该论文的第一作者，秦恒洁和娄振老师为通讯作者，郑州轻工业大学为该论文第一署名单位。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，电力系统的智能化水平显著提高。然而，传统方法在多维非线性电力参数时间序列的长时间依赖和多尺度特征捕捉方面存在挑战，预测精度有限。针对此问题，姚浩伟团队创新性地提出了基于自适应特征融合卷积与全局-局部动态注意力强化学习（AFFC-GLDA-RL）方法的新模型。该方法通过多尺度特征提取和动态特征加权，有效提升了电力参数预测精度，并结合Z-score方法实现了异常波动的识别与分析。
此项研究成果得到了国家自然科学基金、河南省重点研发专项与中央引导地方科技发展引导基金等项目的资助和支持。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544224039586