基于多头概率稀疏自注意力模型的综合能源系统多元负荷短期预测

精准的多元负荷短期预测是综合能源系统调度和运行的基础。综合能源系统中的多种负荷之间存在较强的耦合作用,目前已有的单一负荷预测难以挖掘不同负荷之间复杂的内在联系。对此,提出一种基于多头概率稀疏自注意力模型的多元负荷短期预测方法。首先,采用皮尔逊相关系数分析多元负荷之间的相关性,并提取多元负荷之间的耦合特征;然后,使用改进位置编码的多头概率稀疏自注意力机制学习长序列输入的依赖关系,并且采用多元预测任务的参数软共享机制,通过不同子任务对共享特征的差异化选择,实现多元负荷的联合预测;最后,在亚利桑那州立大学Tempe校区的多元负荷数据集上对所提模型的性能进行验证,结果表明所提预测方法相较于其他预测模型能够有效提高预测精度。