基于频域增强Transformer的多用户短期负荷预测方法OA

【目的】负荷预测对于电力系统规划和运行至关重要。然而,新能源的高比例接入引发的源荷不确定性增大,使得新型电力系统负荷的波动性增加,导致多用户负荷准确预测的难度增大。为提高新型电力系统短期负荷预测的精度,提出一种基于频域增强Transformer的多用户短期负荷预测方法。【方法】利用Transformer中的编码器捕捉多负荷序列的特征信息;通过离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)获取其中的频域信息,并用通道注意力机制进行数据增强;利用Transformer中的解码器整合特征信息输入到全连接层中,得到预测数据。为验证所提方法的优越性,采用Electricity dataset数据集进行算例分析,并将所提方法与5种常用负荷预测方法进行对比分析。【结果】该方法与传统的Transformer负荷预测模型相比,误差降低了21.8%。【结论】所提方法在准确性和稳定性方面表现优异,在实际应用中具有可行性。