基于Transformer模型的电力负荷预测

根据已知的历史用电需求来预测未来的用电需求是电网稳定且经济运行的重要一环。针对现有电力负荷预测方法存在无法准确长期预测的问题，提出一种新的基于Transformer模型的电力负荷预测模型。该方法在循环神经网络可以捕捉用电负荷短期依赖的基础上，通过编码器-解码器结构很好地捕捉了电力负荷的长期依赖特征；通过建立电力负荷数据集，训练得到了具备精准预测能力的Transformer模型。实验结果表明，Transformer模型具有较高的预测精度，随着预测时间巨幅增加，预测误差只出现了微小累积，该模型较好地预测了电力负荷可能出现的波动，且无时滞效应。