基于RIME优化VMD与TCN-Crossformer多尺度融合的短期电力负荷预测

黄宇; 胡怡然; 马金杰; 梁博彦; 崔玉雷; 张浩

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基于RIME优化VMD与TCN-Crossformer多尺度融合的短期电力负荷预测

电力科学与工程 2025年第8期页码：48-57

更新时间：2025-09-10

- 基于RIME优化VMD与TCN-Crossformer多尺度融合的短期电力负荷预测
- 暂无标题
- 作者机构：
  
  华北电力大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52207235)
- DOI：
  中图分类号： TP18;TM715
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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黄宇, 胡怡然, 马金杰, 等. 基于RIME优化VMD与TCN-Crossformer多尺度融合的短期电力负荷预测[J]. 电力科学与工程, 2025,(8):48-57.
黄宇, 胡怡然, 马金杰, 等. 基于RIME优化VMD与TCN-Crossformer多尺度融合的短期电力负荷预测[J]. 电力科学与工程, 2025,(8):48-57. DOI：

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摘要

针对电力负荷序列的多尺度非平稳性与跨维度动态关联特征导致的协同建模难题，提出了一种基于霜冰优化算法（Rime optimization algorithm

RIME）改进的变分模态分解（Variational mode decomposition

VMD）与时间卷积网络（Temporal convolutional network

TCN）-Crossformer多尺度融合的预测模型。首先，利用RIME算法以样本熵均值为适应度函数，自适应优化VMD的惩罚系数与模态数，抑制模态混叠并提升分解质量；其次，通过TCN的因果卷积与膨胀卷积结构提取各模态分量的局部时序波动特征，捕捉短期波动规律；最后，采用结合Crossformer的跨维度注意力机制，显式建模时间与特征维度的动态关联性，实现局部时序特征与全局依赖关系的多尺度协同融合。在南方某城市半小时级电力负荷数据集上的实验验证结果表明，相较于Informer等模型，所提模型的决定系数提升2.49%，平均绝对误差降低73.07%，且在四季预测中均表现出强鲁棒性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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