基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测

高晨元; 田建艳; 姬政雄; 杨立志

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1153

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基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测

更新时间：2025-12-03

- 基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测
- Vol. 49, Issue 5, Pages: 1771-1780(2025)
- 作者机构：
  
  太原理工大学电气与动力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1153
  CLC： TK01;TP18;TM715
- Published：2025
- 稿件说明：
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高晨元, 田建艳, 姬政雄, et al. 基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测[J]. 2025, 49(5): 1771-1780.
DOI：

高晨元, 田建艳, 姬政雄, et al. 基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测[J]. 2025, 49(5): 1771-1780. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1153.

摘要

准确的多元负荷预测对于能源系统的安全稳定运行以及优化控制和调度至关重要。针对园区综合能源系统随机性强、不确定性大、多种能源耦合等特点，该文提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit

GRU)、残差连接网络与多任务学习(multi-task learning

MTL)结合的园区综合能源系统多元负荷预测模型。首先，构建综合相关性分析方法，以分析不同负荷之间、不同负荷与气象因素之间的关联性，进而优选多元负荷的影响因素；其次，通过GRU网络挖掘多元负荷数据的时序特征，特别地，通过残差连接(residual connection

RC)优化深度网络的性能；然后，采用多任务学习硬共享机制提取多元负荷间的耦合信息；最后，采用多任务损失函数优化平衡多任务训练，提升预测模型的整体性能。算例分析表明，该文所提基于损失函数优化的GRU-RCMTL模型相较于其他模型具有更为优越的预测性能，验证了该文模型的有效性，可为园区综合能源系统优化调度与能源管控提供更精确的多元负荷预测信息。

Abstract

关键词

Keywords

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