多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测

为提高综合能源系统多元负荷短期预测的精度，提出一种基于多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测方法。首先，采用皮尔逊相关系数对气象数据进行关联因子优选；然后，通过嵌入式分解模块将输入的时间序列分解为周期分量和趋势分量，并将分解后得到的输入矩阵并行送入到具有不同尺度卷积核的时间卷积网络中，进行多尺度特征提取；接着，将多尺度时间卷积网络输出的特征向量输入到各自对应的注意力机制，以进行全局信息的学习与融合；最后，采用自适应非线性融合模块对各注意力机制的输出进行非线性融合，得到最终多元负荷预测结果。实验结果表明，所提方法具有较好的预测性能及泛化性。