基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测

虞忠明; 杜洪泽; 雷源; 闪孟豪; 刘志坚

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1372

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基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测

更新时间：2026-07-02

- 基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2244-2256(2026)
- 作者机构：
  
  昆明理工大学电力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1372
  CLC： TM715;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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虞忠明, 杜洪泽, 雷源, et al. 基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测[J]. 2026, 50(6): 2244-2256.
DOI：

虞忠明, 杜洪泽, 雷源, et al. 基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测[J]. 2026, 50(6): 2244-2256. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1372.

摘要

在新型电力系统中，针对现有长短期记忆网络对长期历史信息利用不足，导致预测精度不理想的问题，提出了一种多粒度记忆增强的长短期记忆(multi-granularity memory augmented long short-term memory

MGMA-LSTM)网络方法。首先，引入多头注意力机制以捕捉批次数据的全局依赖关系，并结合设计的高斯衰减因子对历史时间步贡献进行指数衰减以强化对当前时间步信息的关注，从而适配电力负荷时序数据的特性。然后，通过梯度分析提取时间步之间的局部依赖关系。接着，提出一种多层级概率掩码机制对差异化场景下的关键信息进行筛选，实现对长期记忆的粗粒度控制。最后，设计了一种跨模块时间注意力机制以促进不同隐藏层的长期记忆信息向前整合与融合，使后续隐藏层既能回顾前层的长期记忆信息，又能复用前层信息，实现对长期记忆的细粒度控制。通过实验分析和对比验证了所提方法有效性和优越性，同时表明该方法能显著提升对长期依赖关系的建模能力和预测精度。

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关键词

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