基于Seq2seq模型的多特征短期母线负荷预测

母线负荷短期预测对电力系统调度运行及电力现货交易市场具有重要意义，由于母线负荷受到复杂多因素的影响，单独采用母线负荷历史数据进行预测不能取得很好的效果。为提升多因素影响下母线负荷预测的准确率，本文结合特征工程和深度学习法，对母线负荷的影响因素进行斯皮尔曼相关性分析，设计时间连续性周期编码；对Seq2seq模型的编码器和解码器设置不同的特征组进行消融实验；将实验结果与采用离散小波变换分解提取特征的方法进行对比，结果表明，本文提出的特征工程结合深度学习Seq2seq框架的母线负荷短期预测效果更佳。