基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型

梁琛; 李亚昕; 罗利; 赵子玮; 张艺林; 唐俊杰

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.001

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基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型

更新时间：2025-12-17

- 基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型
- Vol. 42, Issue 12, Pages: 3-11(2025)
- 作者机构：
  
  1. 重庆大学电气工程学院
  2. 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.001
  CLC： M615;TM715;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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梁琛, 李亚昕, 罗利, et al. 基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型[J]. 2025, 42(12): 3-11.
DOI：

梁琛, 李亚昕, 罗利, et al. 基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型[J]. 2025, 42(12): 3-11. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.001.

摘要

为克服净负荷传统直接预测会忽视负荷与光伏出力的内在特性差异，而间接预测易引入误差叠加的不足，提升冷库净负荷预测精度，提出了一种基于多头注意力机制与多任务学习的改进长短期记忆网络模型（multi-head attention-multi-task learning-LSTM

MHA-MTL-LSTM）。该模型在提取冷库负荷与光伏时序特征时，通过多头注意力机制对历史序列中不同时刻的特征进行自适应加权，从而增强模型对关键运行状态的捕捉能力；同时，采用多任务学习框架并行输出负荷、光伏以及净负荷预测值，并在损失函数中引入物理约束与峰段加权机制，有效保证了预测结果的合理性与准确性。结果表明，所提出的MHA-MTL-LSTM模型能够实现对冷库净负荷的准确预测。

Abstract

关键词

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