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基于PTA-MTL的园区综合能源系统多元负荷预测

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园区综合能源系统中多异质能流深度融合,精准的负荷预测是实现系统容量配置与优化调度的前提.提出一种基于多任务学习的多元负荷预测方法.首先,采用最大信息系数筛选重要耦合特征作为模型输入,以降低噪声;其次,构建基于改进粒子群算法优化的时间卷积网络和注意力机制相结合的多元负荷预测模型(PTA-MTL),以实现冷、热、电负荷的联合预测;最后,实验分析表明,所提模型不仅具有较高的预测精度,还具备较快的运行速度.
Multivariate load prediction of park integrated energy system based on PTA-MTL

park integrated energy systemmultivariate load predictionmulti-task learningtemporal convolutional networksattention mechanismimproved particle swarm optimization algorithm

黄鑫、马昕、李艳萍

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山东建筑大学信息与电气工程学院,山东 济南 250101

园区综合能源系统 多元负荷预测 多任务学习 时间卷积网络 注意力机制 改进粒子群算法

山东省重点研发计划山东省自然科学基金青年基金

2020CXGC010201ZR2021QF011

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.08.017

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(8)
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