基于MTL-GRU-Attention的综合能源系统多元负荷预测

针对综合能源系统多元负荷预测问题,提出一种基于多任务学习、门控循环单元和注意力机制的多元负荷预测方法。首先,运用门控循环单元建立多任务学习的共享层,充分挖掘冷、热、电负荷之间的耦合特征;然后,利用贝叶斯优化算法实现门控循环单元最优超参数的自适应选择;最后,使用注意力机制实现子任务对共享层中重要特征的差异化提取,以增强关键信息的影响。以亚利桑那州立大学坦佩校区的实测负荷数据作为算例,结果表明所提模型具有更高的预测精度。