利用混合ResNet-GRU-MTL模型结合动态灰狼优化算法对区域综合能源系统进行多负荷预测

《Renewable Energy》：Multi-Load Forecasting for Regional Integrated Energy Systems Using a Hybrid ResNet-GRU-MTL Model with Dynamic Grey Wolf Optimization

区域综合能源系统多负荷预测面临数据噪声、耦合复杂性和超参敏感问题，本文提出ResNet-GRU-MTL框架结合动态灰狼优化算法，通过LOF、改进K-means++和波德阈值去噪预处理，利用Spearman相关性分析特征选择，实现电气（1.67%）、供暖（2.43%）、冷却（0.79%）负荷低误差预测，验证跨场景和地理数据的鲁棒性。

　　在当前能源结构不断转型的背景下，区域综合能源系统（Regional Integrated Energy Systems, RIES）正成为实现高效能源利用和可持续发展的关键途径。RIES通过整合多种能源形式，如电力、热能和冷能，结合传统能源与可再生能源，形成一种多能互补的能源供应模式。随着全球能源需求的增长和对低碳发展的追求，RIES的应用日益广泛，但其高效运行依赖于精确的负荷预测能力。因此，提高RIES中电力、供热和供冷负荷的预测精度，对于优化能源调度、提升系统稳定性以及促进可再生能源的深度融合具有重要意义。

现有的负荷预测方法在面对RIES复杂系统的挑战时，仍存在诸多不足。首先，数据预处理环节往往缺乏系统性，导致数据质量参差不齐，影响后续模型的训练效果。其次，多能耦合建模不够深入，难以准确捕捉不同能源形式之间的动态关系。最后，超参数优化过程通常效率低下，缺乏适应不同场景的灵活性，这在实际工程应用中可能造成模型性能的不稳定。针对这些问题，本文提出了一种新的多负荷预测框架，旨在提升预测精度并增强模型的通用性。

该框架的核心在于构建一个全面的数据预处理流程，并结合先进的机器学习技术进行建模。在数据预处理阶段，采用局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）检测、改进的K-means++聚类算法和小波阈值去噪（Wavelet Threshold Denoising, WTD）方法，共同作用于原始负荷数据，以有效处理缺失值、异常点和噪声干扰。LOF检测通过分析数据点在局部空间中的分布情况，识别出那些偏离正常模式的异常数据，从而确保数据的完整性与一致性。改进的K-means++算法则在聚类过程中引入更合理的初始化策略，提高聚类的效率和准确性。WTD方法则利用小波变换对信号进行多尺度分析，通过设定适当的阈值，去除高频噪声，保留低频趋势信息，使数据更符合实际应用场景的需求。

为了进一步提升预测模型的性能，本文引入了Spearman相关性分析，用于识别影响负荷变化的关键因素。通过对不同季节的负荷数据进行分析，发现温度、工作日类型等变量对负荷预测具有显著影响。这种分析不仅有助于优化特征选择，还能够为模型提供更有针对性的输入变量，从而提升预测的可靠性。此外，本文还强调了多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）在处理多能耦合问题中的优势。MTL通过共享模型参数，能够有效捕捉不同负荷类型之间的共同特征和相互依赖关系，避免了传统单任务模型在处理多能耦合时可能出现的误差累积问题。特别是，本文采用的硬参数共享策略，理论上更适用于RIES系统中高度相关的负荷预测任务，能够帮助模型学习出更具泛化能力的特征表示。

在模型构建方面，本文提出了一种结合残差神经网络（Residual Neural Networks, ResNet）、门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRU）和多任务学习（MTL）的混合架构。ResNet通过引入残差连接，有效解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得模型能够更稳定地学习复杂特征。GRU则专注于捕捉时间序列数据中的动态变化，能够处理负荷数据中常见的非线性趋势和时间依赖性。将ResNet与GRU相结合，不仅能够提取空间特征，还能够建模时间维度上的变化，从而更全面地反映负荷的复杂行为。同时，MTL框架使得模型能够在多个负荷预测任务之间共享信息，进一步提升预测的准确性。

为了验证该框架的有效性，本文进行了多方面的实验与评估。首先，对不同数据持续时间、输入变量数量和地理区域的数据集进行了测试，以确保模型在多种条件下的稳定性。实验结果显示，该框架在不同场景下均表现出良好的鲁棒性，能够适应不同的负荷变化模式。其次，本文采用了改进的动态灰狼优化算法（Dynamic Grey Wolf Optimization, DGWO）对模型的超参数进行优化。DGWO算法在传统灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）的基础上进行了改进，引入了非线性收敛机制和自适应权重调整策略，使其在优化过程中更加灵活和高效。与传统的粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和GWO算法相比，DGWO在提升模型预测精度方面展现出显著优势，特别是在电力负荷预测中，其平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）降低了8.02%至20.62%；在供热负荷预测中，误差降低了14.06%至15.57%；在供冷负荷预测中，误差降低了11.03%至14.42%。这些结果表明，DGWO算法在超参数优化方面具有更高的效率和更好的泛化能力。

为了进一步验证模型的性能，本文还引入了预训练的大型语言模型（Large Language Models, LLM）作为辅助工具。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力，能够从海量数据中提取出有价值的信息，并将其应用于负荷预测任务。通过在ResNet-GRU-MTL模型中引入LLM的知识，使得模型在处理复杂数据时更加智能和高效。此外，LLM的使用还提升了模型对多模态数据的适应能力，使其能够更好地处理来自不同来源的负荷数据，如气象数据、用户行为数据等。这种结合不仅提高了模型的预测精度，还增强了其在不同地理区域和不同能源配置下的通用性。

本文的研究成果在多个方面具有重要意义。首先，通过系统化的数据预处理流程，有效提升了原始负荷数据的质量，为后续建模奠定了坚实基础。其次，结合ResNet、GRU和MTL的混合模型架构，能够更全面地捕捉电力、供热和供冷负荷之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。第三，采用DGWO算法进行超参数优化，显著提升了模型的泛化能力和适应性，使其在不同场景下均能保持较高的预测性能。最后，引入预训练LLM作为辅助工具，不仅增强了模型的智能性，还拓宽了其应用范围，使其能够更好地适应未来能源系统的多样化需求。

本文的研究方法不仅适用于RIES系统，也为其他多能耦合系统提供了有价值的参考。在实际应用中，RIES系统需要面对多种不确定性和复杂性，如天气变化、用户需求波动和可再生能源的间歇性。因此，构建一个能够适应这些变化的预测框架至关重要。本文提出的框架通过数据预处理、多任务学习和动态优化算法的结合，为解决这些问题提供了一种可行的解决方案。同时，该框架在数据处理、模型构建和参数优化等方面的创新，也为未来的能源系统研究和工程实践提供了新的思路和方法。

此外，本文还强调了模型在不同地理区域和不同数据条件下的适用性。由于不同地区的气候、能源结构和用户行为存在显著差异，因此负荷预测模型需要具备良好的泛化能力。通过在多种数据集上进行验证，本文证明了所提出的框架能够在不同地理环境下保持稳定的预测性能，这为RIES系统的跨区域应用提供了支持。同时，该框架在处理有限数据集时也表现出较强的适应性，这对于实际工程中数据获取受限的情况具有重要价值。

综上所述，本文提出的RIES多负荷预测框架通过系统的数据预处理、先进的多任务建模和高效的超参数优化，显著提升了电力、供热和供冷负荷的预测精度。实验结果表明，该框架在不同场景下均表现出良好的鲁棒性和泛化能力，能够有效应对RIES系统在实际运行中所面临的各种挑战。随着可再生能源比例的不断提高，RIES系统的负荷预测需求将更加迫切，本文的研究成果为这一领域的发展提供了有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索该框架在更大规模系统中的应用，以及如何结合更多类型的能源数据和用户行为数据，以提升预测的全面性和智能化水平。