基于模态分解与TCN-Transformer融合的综合能源负荷预测法及系统

基于模态分解与TCN‑Transformer融合的综合能源负荷预测法及系统，聚焦解决综合能源系统负荷预测中预测精度低、气象因素与负荷相关性利用不足、模型结构欠优化等关键问题；其全面采集电负荷、冷负荷、热负荷及多种气象数据，并采用专门装置采集不同类型数据，随后进行数据预处理；利用最大信息系数相关性分析法筛选显著相关的气象特征；结合变分模态分解与冠豪猪优化算法，确定最优分解参数；构建融合TCN与Transformer优势的预测模型，并针对负荷预测特点优化结构；显著提高综合能源系统负荷预测的精度和稳定性，更全面地反映综合能源负荷与外部因素之间的关系，为综合能源系统优化运行和管理提供可靠负荷预测依据。