一种基于QR-TCN-LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法及系统

本发明公开了一种基于QR‑TCN‑LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。其方法包括获取多种具有明显时间相关性的负荷数据，包括电力负荷数据、热力负荷数据以及冷能负荷数据；分别计算每种负荷数据与环境影响因素之间的相关性系数，并根据所述相关性系数确定关键环境影响因素；根据所述负荷数据和关键环境影响因素构建数据集，并将所述数据集划分为训练集和测试集；构建QR‑TCN‑LSTM模型，并利用训练集对QR‑TCN‑LSTM模型进行训练，得到训练好的QR‑TCN‑LSTM模型；利用训练好的QR‑TCN‑LSTM模型进行负荷概率预测，得到每种负荷数据在不同置信区间下的概率预测结果。通过上述方法及系统，本发明提高了多元负荷的预测准确性和泛化能力。