一种基于改进多任务模型的综合能源系统短期负荷预测方法

一种基于改进多任务模型的综合能源系统短期负荷预测方法，在输入阶段，采用MIC分析多元负荷与天气因素的相关程度，使用STL对负荷序列分解构建分量数据集；在建模阶段，以CNN作为特征提取网络，直接学习输入序列的空间耦合关系，并应用分层渐进路由策略学习多元负荷的通用表征，分离不同任务特定的参数信息；在输出阶段，结合LSTM对时序特征建模，实现对多元负荷的预测，针对负荷间的复杂非线性关系，本发明结合CNN和LSTM网络的特点及PLE多任务学习方法建立CPLE联合预测模型，在采用多种网络学习多元负荷之间时空耦合特征的同时，利用递进路由方式突出不同负荷特定知识。