基于贝叶斯优化注意力机制LSTNet模型的短期电力负荷预测

为更充分挖掘多元负荷序列间的有效信息,从而提高预测精度,提出了一种集成贝叶斯超参数优化算法、注意力机制的长期和短期时间序列网络（long and short-term time-series network with attention,LSTNet-attention）以及误差修正的短期负荷预测模型。首先,构建基于贝叶斯优化的LSTNet-attention模型进行初步预测,利用贝叶斯算法优化模型多个结构参数,降低人工设置参数的随机性,并通过注意力机制合理分配特征权重;然后,通过基于贝叶斯参数优化的极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)误差修正模型来挖掘初步预测误差序列中潜在、未被利用的有效信息,进行误差预测和修正,进而得到最终的预测结果。通过使用澳大利亚某地真实负荷数据进行实证分析,实验结果表明,所提预测模型相较于其它模型具有更好的预测效果,可为负荷预测等工作提供一定参考。