一种基于Transformer的综合负荷预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于Transformer的综合负荷预测方法及系统，包括将获取的检测日历数据、负荷检测数据和气象检测数据作为输入数据，并输入至预训练的综合负荷预测模型；利用相关性分析、多尺度分解、序列划分分别对输入数据进行季节特征提取和趋势性特征提取获得季节性预测值和趋势性预测值，并将季节性预测值和趋势性预测值分别对应相加，获得实时热能预测值、实时冷能预测值和实时电能预测值；本发明专利技术针对数据的趋势性、季节性、长时依赖关系以及不同负荷的耦合特性，提高了区域综合资源系统多负荷预测精度；使用基于线性方法的回归预测在不影响预测精度的情况下，大大减少综合负荷预测模型复杂度，减少了训练资源开销。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于能源预测，具体涉及一种基于transformer的综合负荷预测方法及系统。

技术介绍

1、能源是社会发展和经济运行的基石，对人们的生活和工业生产起着至关重要的作用。然而传统能源（例如煤炭、石油和天然气）的有限性和对环境的不利影响日益引起广泛关注，这使得对可再生能源的需求不断增加。而可再生能源的波动性和不可控性给能源系统的稳定性和可靠性带来了挑战，因此需要配置其他能源进行协调。在这一背景下，许多国家开始将目光聚焦于综合能源系统，以应对能源需求的多样性和可持续性。其中，区域综合能源系统(regional integrated energy system，ries)是对广域能源进行综合分析的基础，也是综合能源系统的具体应用场景。

2、区域综合能源系统通过对电、冷、热等多元负荷的协调规划和灵活调度，可以有效提升多元负荷的利用效率。多元负荷的长期预测是区域综合能源系统安全稳定运行和经济优化管理的重要前提，对于实现电、冷、热负荷的供求平衡具有重要意义。因此，实现高效准确的多元负荷长期预测至关重要。由于ries系统中多种能源形式之间的互补效应，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于Transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，将负荷历史数据进行预处理获得负荷训练数据，过程包括：

3.根据权利要求1所述的基于Transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，对负荷训练数据与气象历史数据进行相关性分析和筛选获得气象训练数据，过程包括：

4.根据权利要求1所述的基于Transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，综合负荷预测模型的构建过程还包括：

5.根据权利要求4所述的基于Transformer的综合负...

【技术特征摘要】

1.一种基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，将负荷历史数据进行预处理获得负荷训练数据，过程包括：

3.根据权利要求1所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，对负荷训练数据与气象历史数据进行相关性分析和筛选获得气象训练数据，过程包括：

4.根据权利要求1所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，综合负荷预测模型的构建过程还包括：

5.根据权利要求4所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，所述评价指标包括均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差。

6.根据权利要求4所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，对所述综合负荷预测模型进行更新是指根据所述验证集得到的所述评价指标调整所述综合负荷预测模型的超参数，通过重复的训练和验证的过程，找到最优的参数配置，得到最佳的所述综合负荷预测模型。

7.根据权利要求4所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，所述多尺度分解操作指的是将所述训练集分解为趋势性特征和季节性特征，所述尺度分解包括线性分支和池化层分支，具体步骤如下：

8.根据权利要求4所述的基于transformer的综合负荷预测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄伟，席晴予，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：