基于MTL-GRU-Attention的综合能源系统多元负荷预测

作     者：岳伟民 刘青荣 阮应君 钱凡悦 孟华 YUE Weimin;LIU Qingrong;RUAN Yingjun;QIAN Fanyue;MENG Hua

作者机构：上海电力大学能源与机械工程学院上海201306 同济大学机械与能源工程学院上海200092 

出 版 物：《电力系统及其自动化学报》 (Proceedings of the CSU-EPSA)

年 卷 期：2023年第35卷第6期

页      面：83-89页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：上海市双碳专项园区百千瓦级燃料电池综合能源系统关键技术研究与示范项目(21DZ1208800) 

主　　题：多任务学习 门控循环单元 注意力机制 贝叶斯优化算法 综合能源系统 

摘      要：针对综合能源系统多元负荷预测问题,提出一种基于多任务学习、门控循环单元和注意力机制的多元负荷预测方法。首先,运用门控循环单元建立多任务学习的共享层,充分挖掘冷、热、电负荷之间的耦合特征;然后,利用贝叶斯优化算法实现门控循环单元最优超参数的自适应选择;最后,使用注意力机制实现子任务对共享层中重要特征的差异化提取,以增强关键信息的影响。以亚利桑那州立大学坦佩校区的实测负荷数据作为算例,结果表明所提模型具有更高的预测精度。