基于多领域学习的台区负荷预测研究

配网台区负荷预测的准确性关系着电力系统的稳定运行,其中精准的台区负荷预测有利于电网企业提前做好预控措施。当前,台区负荷受制于多种因素,导致负荷预测偏差值较大。文章应用多领域学习训练框架,对来自不同台区的负荷数据进行了整合,旨在提高负荷预测的准确性和稳定性。其中,利用共享的特征提取器对通用的特征表示进行了提取,为每个领域设置了专门的预测器以实现领域特定的学习。同时,通过实验验证了模型的可行性,不仅有助于提高负荷预测的精准度,还为电网企业的台区管控措施优化奠定了基础。