本發(fā)明涉及電力短期負(fù)荷預(yù)測，特別是一種基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和經(jīng)濟(jì)安全至關(guān)重要。工業(yè)園區(qū)作為電力消費的重要組成部分，其負(fù)荷預(yù)測面臨著諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測方法如時間序列分析和回歸分析在處理復(fù)雜非線性關(guān)系和多重影響因素時往往力不從心。近年來，深度學(xué)習(xí)方法如lstm和cnn在電力負(fù)荷預(yù)測中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但仍存在以下問題：

2、難以準(zhǔn)確預(yù)測負(fù)荷的突發(fā)性波動和非線性變化，尤其是在面對突發(fā)事件或異常情況時表現(xiàn)不佳；往往只考慮部分影響負(fù)荷變化的因素，缺乏對所有可能影響因素的全面分析；對負(fù)荷數(shù)據(jù)本身的時序特征研究不足，難以充分挖掘數(shù)據(jù)的季節(jié)性、周期性和隨機(jī)波動特征；在處理長序列數(shù)據(jù)時效率較低，難以捕捉長距離的依賴關(guān)系。對數(shù)據(jù)中的不確定性和噪聲建模不足，影響預(yù)測的魯棒性。

3、這些問題導(dǎo)致現(xiàn)有預(yù)測方法在面對復(fù)雜多變的工業(yè)園區(qū)負(fù)荷時難以達(dá)到理想的預(yù)測精度。因此，亟需一種能夠全面考慮多種影響因素、充分挖掘時序特征、有效處理長序列數(shù)據(jù)、并能適應(yīng)不確定性的新型負(fù)荷預(yù)測方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于難以準(zhǔn)確預(yù)測負(fù)荷的突發(fā)性波動和非線性變化，尤其是在面對突發(fā)事件或異常情況時表現(xiàn)不佳；往往只考慮部分影響負(fù)荷變化的因素，缺乏對所有可能影響因素的全面分析；對負(fù)荷數(shù)據(jù)本身的時序特征研究不足，難以充分挖掘數(shù)據(jù)的季節(jié)性、周期性和隨機(jī)波動特征；在處理長序列數(shù)據(jù)時效率較低，難以捕捉長距離的依賴關(guān)系。對數(shù)據(jù)中的不確定性和噪聲建模不足，影響預(yù)測的魯棒性的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法，其包括，獲取工業(yè)園區(qū)非平穩(wěn)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，對獲取到的負(fù)荷數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，包括缺失值檢測以及通過估計值進(jìn)行缺失值填充，得到經(jīng)過清洗的時間序列數(shù)據(jù)集；

5、利用最大信息系數(shù)對負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，選出與負(fù)荷相關(guān)性較強(qiáng)的氣象數(shù)據(jù)，隨后對時間數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，得到具體化的時間特征；最后將包含負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)集，按照7:2:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

6、利用季節(jié)性趨勢分解法對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分解，得到趨勢項、季節(jié)項和殘差項特征；

7、構(gòu)建擴(kuò)散transformer預(yù)測模型，將殘差項、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)作為模型輸入得到殘差預(yù)測結(jié)果；

8、構(gòu)建自回歸預(yù)測模型，將趨勢項作為模型輸入得到趨勢預(yù)測結(jié)果；

9、將殘差預(yù)測結(jié)果、趨勢預(yù)測結(jié)果和季節(jié)項進(jìn)行疊加得到負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，優(yōu)化模型參數(shù)，得到訓(xùn)練好的diffusion-transformer-ar預(yù)測模型；

10、利用訓(xùn)練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，獲得最終的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

11、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述獲取工業(yè)園區(qū)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，檢測出負(fù)荷序列數(shù)據(jù)是否具有非平穩(wěn)性，采用單位根檢驗方法對收集到的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，具體步驟為：

12、首先建立假設(shè)，原假設(shè)表示負(fù)荷序列數(shù)據(jù)具有單位根，即數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的；備擇假設(shè)表示負(fù)荷序列數(shù)據(jù)不具有單位根，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的；

13、其次，使用赤池信息準(zhǔn)則來選擇自回歸模型的滯后階數(shù)，隨后建立帶有滯后項的自回歸模型采用如下表達(dá)式：

14、

15、其中p是滯后階數(shù)，δi是自回歸模型中的其它系數(shù)；單位根可用augmenteddickey-fuller，adf表示；原假設(shè)可用h0表示；備擇假設(shè)可用h1表示；

16、再次，確定adf檢驗的檢驗統(tǒng)計量，該檢驗統(tǒng)計量是基于回歸方程：

17、

18、估計的t統(tǒng)計量，其中是自回歸模型中的系數(shù)γ的估計值，是的標(biāo)準(zhǔn)誤差；最后，設(shè)置臨界值為5％以及確定滯后階數(shù)，若計算得到的檢驗統(tǒng)計量小于臨界值則數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，否則數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的；

19、所述獲取工業(yè)園區(qū)所在地的歷史氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、能見度、壓強(qiáng)、風(fēng)速、云覆蓋、降水概率和露點，氣象數(shù)據(jù)的采集頻率和采集時刻需要與負(fù)荷數(shù)據(jù)相對應(yīng)，以此來保證數(shù)據(jù)的一致性。

20、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對獲取到的負(fù)荷數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，其中，所得負(fù)荷數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值檢測，并采取最近鄰插補(bǔ)法填充缺失值；

21、首先確定k值，既要考慮的鄰居數(shù)量，k值通過交叉驗證的方法來確定，對于每個缺失值，通過歐氏距離來計算它與數(shù)據(jù)集中其它樣本的距離，選擇與缺失值距離最近的k個樣本作為最近鄰居，然后取k個最近鄰居的平均值作為缺失值的估計值，即：

22、

23、其中xi是缺失值，是最近鄰居的值，k是鄰居數(shù)量。

24、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用最大信息系數(shù)對負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，其中步驟如下：

25、利用最大信息系數(shù)對負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，最大信息系數(shù)表示可采用如下表達(dá)式：

26、

27、其中，

28、p(x,y)為變量x和y的聯(lián)合概率，p(x)和p(y)分別為變量x和y的邊緣概率，0＜micx,y＜1表示兩變量之間相關(guān)性的強(qiáng)弱；最后，基于micx,y值的大小，選擇出與負(fù)荷相關(guān)性較強(qiáng)的氣象數(shù)據(jù)，分別為溫度、濕度和降水概率；

29、對時間數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，該時間數(shù)據(jù)為收集負(fù)荷數(shù)據(jù)的時間點，但單一時刻數(shù)據(jù)對于時間方面的特征信息包含得不夠完善，因此采用自定義函數(shù)批量計算每一時刻所對應(yīng)的更為具體的時間特征，即將原始時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一年中的第幾月、第幾周和第幾天，以及是否周末和節(jié)假日這些具體時間特征；

30、最后，將包含負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理并進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，按照7:2:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

31、其中訓(xùn)練集、驗證集用于模型訓(xùn)練，在訓(xùn)練結(jié)果的基礎(chǔ)上通過損失函數(shù)優(yōu)化模型參數(shù)，測試集用于測試模型性能。

32、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用季節(jié)性趨勢分解法對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分解，其采用如下步驟：

33、時間序列分解主要采用局部加權(quán)線性回歸方法，loess是一種用于局部回歸分析的非參數(shù)方法，其將樣本劃分成連續(xù)小區(qū)間，對區(qū)間中的樣本進(jìn)行多項式擬合，通過不斷重復(fù)這個過程，從而得到在不同區(qū)間的加權(quán)回歸曲線，最后再把這些回歸曲線的中心連在一起整合成完整的回歸曲線，具體對于給定的數(shù)據(jù)點(xi,yi)，loess采用局部加權(quán)線性回歸來擬合出一個平滑的曲線，對于任意的待預(yù)測點x，通過最小化加權(quán)殘差平方和來估計局部加權(quán)線性回歸的系數(shù)β0和β1，然后通過加權(quán)最小二乘法來預(yù)測其對應(yīng)的y值，其中wi是根據(jù)xi與待預(yù)測點x的距離確定的權(quán)重，采用高斯核函數(shù)進(jìn)行計算，即：

34、

35、其中xi是數(shù)據(jù)點的x值，α是平滑參數(shù)；

36、時間序列分解通過時序分解加法原理對負(fù)荷序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分解，一條時間序列是由多種成分相加組成，表示為yt＝st+tt+rt，其中yt表示時間序列數(shù)據(jù)，st表示季節(jié)項，tt表示趨勢項，rt表示殘差項；

37、時間序列分解法的算法步驟為：首先設(shè)定算法所需參數(shù)值，包括周期性參數(shù)、平滑參數(shù)、趨勢窗口寬度和季節(jié)窗口寬度，周期性參數(shù)采用季節(jié)性的周期；平滑參數(shù)采用控制趨勢和季節(jié)項的平滑程度；趨勢窗口寬度表示合趨勢項的窗口寬度，季節(jié)窗口寬度表示擬合季節(jié)項的窗口寬度；

38、其次，使用趨勢窗口寬度的loess方法擬合時間序列的趨勢項，對趨勢項利用加法分解進(jìn)行去除；

39、再次，使用季節(jié)窗口寬度的loess方法擬合剩余的序列以獲得季節(jié)項，這需要在每個季節(jié)周期內(nèi)對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以捕捉季節(jié)性的周期性變化，并且將原始數(shù)據(jù)減去趨勢項和季節(jié)項，得到殘差項；

40、最后，檢查分解得到的趨勢項、季節(jié)項和殘差項是否合理，并對分解結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

41、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述構(gòu)建擴(kuò)散transformer預(yù)測模型，其中可采用如下步驟：

42、經(jīng)典transformer包含編碼器和解碼器，其中多頭注意力機(jī)制最為主要，還包括位置編碼、前饋網(wǎng)絡(luò)和歸一化模塊；

43、多頭注意力模塊將經(jīng)過位置編碼的輸入序列映射到三個不同的表示空間分別為查詢空間、鍵空間和值空間，這些映射由學(xué)習(xí)得到的權(quán)重矩陣wq、wk和wv實現(xiàn)；

44、對于每個頭h，首先計算查詢(q)和鍵(k)之間的點積，然后進(jìn)行縮放操作，最后經(jīng)過softmax函數(shù)處理得到注意力權(quán)重縮放操作指通常是除以查詢或鍵的維度的平方根，具體計算過程為：

45、q,k,v＝linear(x)

46、

47、其中，qkt表示查詢和鍵之間的點積，dk＝dmodel是鍵的維度；然后使用注意力權(quán)重對值(v)進(jìn)行加權(quán)求和，得到多頭注意力輸出為headh＝attention(q,k,v)·v；最后，將所有注意力頭的輸出headh沿著最后一個維度進(jìn)行拼接得到

48、multihead(q,k,v)＝concat(head1,head2,…,headh),

49、其中concat(·)表示拼接操作，每個頭都可以看作是一個獨立的注意力機(jī)制；

50、位置編碼模塊中，首先在時間步t，歷史負(fù)荷特征值h通過一個全連接層被轉(zhuǎn)換為一個d維的向量，考慮到輸入數(shù)據(jù)的時序特征，這些向量將會經(jīng)過位置編碼模塊，位置編碼模塊采用正弦和余弦函數(shù)來嵌入序列的位置信息，其數(shù)學(xué)公式如下所示：

51、

52、

53、其中，pos表示元素在時間序列中的位置，i表示嵌入向量的維度，而dmodel表示輸入嵌入層的維度，最終，位置信息和輸入嵌入值將會被加和，形成嵌入層的輸出；

54、前饋網(wǎng)絡(luò)由兩個線性層和一個激活函數(shù)組成；

55、首先將輸入數(shù)據(jù)通過一個線性變換，即將輸入矩陣乘以權(quán)重矩陣并加上偏置到一個新的特征表示，將線性變換的輸出輸入到一個激活函數(shù)中得到激活后的特征表示，最后將激活后的特征表示再次通過一個線性變換得到最終的前饋網(wǎng)絡(luò)層的輸出，具體過程為：

56、ffn(x)＝relu(xw1+b1)w2+b2

57、其中x是輸入，w1和w2是權(quán)重矩陣，b1和b2是偏置，relu是激活函數(shù)；

58、歸一化模塊采用層歸一化的方式，將每個樣本的每個特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，這意味著對于每個樣本，特征維度上的分布是獨立的，并且不同樣本之間的特征分布是一致的，即：

59、

60、其中，μ是特征向量的均值，σ是特征向量的標(biāo)準(zhǔn)差；擴(kuò)散模型需要構(gòu)建正向過程以及反向過程，具體步驟如下：

61、首先對擴(kuò)散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏狀態(tài)分布進(jìn)行建模，其中h0是編碼器輸出的隱藏狀態(tài)，h0～qh(h0)表示隱藏狀態(tài)的期望分布，利用pθ(h0)來近似的真實的分布qθ(h0)，擴(kuò)散模型通過添加噪聲實現(xiàn)近似，具體如下：

62、

63、其中{αi}i＝1:t∈(0,1)是由經(jīng)驗所確定的集值。由高斯分布的可加性，直接得到原始隱藏狀態(tài)與經(jīng)過t個噪聲添加步驟后的隱藏狀態(tài)之間的關(guān)系為：

64、

65、其中然后，將白噪聲重新映射回原始數(shù)據(jù)空間，將所需分布的近似值進(jìn)行分解得到qh(h0):＝∫qh(h0:t)dh1:t，并將分解表示為如下形式，即：

66、

67、其次，將白噪聲轉(zhuǎn)化為預(yù)期的隱藏狀態(tài)，定義一個以參數(shù)θ建模模塊的反向過程pθ(h0)，繼續(xù)將聯(lián)合分布進(jìn)行分解，即：

68、

69、其中，假設(shè)p(ht)為標(biāo)準(zhǔn)高斯分布，而其他部分則由選擇的參數(shù)化給出，具體表示為

70、通過上面步驟中的推理建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，接著利用最小化負(fù)對數(shù)似然-logpθ(h0)來消除高斯噪聲，并將起始隱藏狀態(tài)視為一個條件，然后最大化證據(jù)下界(evidence?lower?bound，elbo)來得到反向分布qh(ht-1|ht)的閉合形式的表達(dá)式，即：

71、

72、通過添加起始隱藏狀態(tài)作為條件重寫反向過程，具體表示，為

73、

74、其中，βn＝1-αn，然后將其轉(zhuǎn)換成如下的高斯密度函數(shù)的形式，即：

75、

76、其中，

77、通過以上推導(dǎo)得到其中隨后設(shè)對t＝1,…,t-1簡化訓(xùn)練，并通過近似期望來解決近似逆分布的問題，即：

78、

79、以上過程通過構(gòu)建反向分布來對白噪聲進(jìn)行去噪，并且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測期望。最后，用噪聲代替期望來重寫優(yōu)化目標(biāo)，即：

80、

81、

82、在簡化步驟中，通過刪除權(quán)重系數(shù)來獲得最終的優(yōu)化目標(biāo)，并通過減少真實生成的正態(tài)噪聲和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的噪聲之間的差異，即使用pθ(ht-1|ht)來逐步近似qh(ht-1|ht,h0)，從而將白噪聲轉(zhuǎn)換為概率隱藏狀態(tài)；

83、對于構(gòu)建好的dt殘差預(yù)測模型，將stl分解所得殘差項、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)作為模型輸入對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

84、作為本發(fā)明所述基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述構(gòu)建自回歸預(yù)測模型可采用如下步驟：

85、構(gòu)建自回歸預(yù)測模型并進(jìn)行趨勢預(yù)測，自回歸預(yù)測模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成，采取串聯(lián)的方式對以上各層進(jìn)行連接；輸入層和輸出層由簡單線性層構(gòu)建，簡單線性層表示全連接層，隱藏層包含線性層和激活函數(shù)，以此來學(xué)習(xí)復(fù)雜的時間序列；線性層具體過程為output＝input×weightt+bias；

86、激活函數(shù)用于增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特性，模型采用relu激活函數(shù)，具體表達(dá)式為relu(x)＝max(0,x)，其中當(dāng)輸入x大于等于0時，輸出為x；當(dāng)輸入x小于0時，輸出為0；

87、對于構(gòu)建好的ar模型，將stl分解所得趨勢項作為ar模型輸入對模型進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)；

88、所述將殘差預(yù)測結(jié)果、趨勢預(yù)測結(jié)果和季節(jié)項根據(jù)時序分解加法原理進(jìn)行疊加得到負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，通過自定義損失函數(shù)計算模型損失，并通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，得到預(yù)訓(xùn)練好的diffusion-transformer-ar預(yù)測模型；

89、所述利用訓(xùn)練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，獲得測試集負(fù)荷預(yù)測結(jié)果：為避免梯度消失或爆炸、模型收斂速度慢和過擬合等問題，將數(shù)據(jù)輸入模型前進(jìn)行歸一化處理，采用最?。畲髿w一化方法；對于每個特征，確定其允許的范圍，并計算其在整個數(shù)據(jù)集中的最小值fmax和最大值fmin；對于每個特征fi和每個樣本，進(jìn)行最小－最大歸一化處理，即：

90、

91、其中，f′是歸一化后的特征值，對數(shù)據(jù)集中的所有特征都應(yīng)用上述步驟，將所有特征都?xì)w一化到相同的范圍內(nèi)，對于模型的輸出結(jié)果，使用上述歸一化函數(shù)的逆變換函數(shù)轉(zhuǎn)換回原始數(shù)據(jù)的范圍，獲得最終的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

92、第二方面，本發(fā)明實施例提供了基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)，其包括；

93、獲取模塊，獲取工業(yè)園區(qū)非平穩(wěn)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，對獲取到的負(fù)荷數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，包括缺失值檢測以及通過估計值進(jìn)行缺失值填充，得到經(jīng)過清洗的時間序列數(shù)據(jù)集；

94、劃分模塊，利用最大信息系數(shù)對負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，選出與負(fù)荷相關(guān)性較強(qiáng)的氣象數(shù)據(jù)，隨后對時間數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，得到具體化的時間特征；最后將包含負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)集，按照7:2:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

95、分解模塊，利用季節(jié)性趨勢分解法對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分解，得到趨勢項、季節(jié)項和殘差項特征；

96、構(gòu)建模塊，構(gòu)建擴(kuò)散transformer預(yù)測模型，將殘差項、氣象數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)作為模型輸入得到殘差預(yù)測結(jié)果；

97、輸入模塊，構(gòu)建自回歸預(yù)測模型，將趨勢項作為模型輸入得到趨勢預(yù)測結(jié)果；

98、疊加模塊，將殘差預(yù)測結(jié)果、趨勢預(yù)測結(jié)果和季節(jié)項進(jìn)行疊加得到負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，優(yōu)化模型參數(shù)，得到訓(xùn)練好的diffusion-transformer-ar預(yù)測模型；

99、輸出模塊，利用訓(xùn)練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，獲得最終的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

100、第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，其中：所述計算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的步驟。

101、第四方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中：所述計算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于diffusion-transformer-ar模型的工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測方法的步驟。

102、本發(fā)明有益效果為：預(yù)測精度顯著提升：通過結(jié)合diffusion模型、transformer模型和ar模型的優(yōu)勢，該方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測負(fù)荷的突發(fā)性波動和非線性變化。特別是在面對異常情況時，預(yù)測性能得到大幅提升。

103、全面考慮影響因素：利用最大信息系數(shù)(mic)進(jìn)行相關(guān)性分析，該方法能夠全面考慮各種可能影響負(fù)荷的因素，包括氣象數(shù)據(jù)和時間特征，從而提高預(yù)測的全面性和準(zhǔn)確性。

104、深度挖掘時序特征：采用stl分解法對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分解，得到趨勢項、季節(jié)項和殘差項，充分挖掘了負(fù)荷數(shù)據(jù)的時序特征，有效提取了數(shù)據(jù)中的周期性、趨勢性和隨機(jī)性信息。

105、高效處理長序列數(shù)據(jù)：通過引入transformer模型，該方法能夠高效處理長序列數(shù)據(jù)，捕捉長距離的依賴關(guān)系，提高了對長期趨勢的預(yù)測能力。

106、適應(yīng)數(shù)據(jù)不確定性：引入擴(kuò)散模型能夠更好地模擬數(shù)據(jù)中的不確定性和噪聲，提高了預(yù)測結(jié)果的魯棒性和可靠性。

107、計算效率提升：transformer模型的并行計算能力顯著提高了模型的訓(xùn)練和預(yù)測速度，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)優(yōu)異。

108、模型泛化能力增強(qiáng)：通過綜合多種模型的優(yōu)勢，該方法具有更強(qiáng)的泛化能力，能夠適應(yīng)不同類型的工業(yè)園區(qū)負(fù)荷特征。

109、預(yù)測結(jié)果可解釋性提高：通過時間序列分解和分別預(yù)測不同組成部分，該方法提高了預(yù)測結(jié)果的可解釋性，有助于理解負(fù)荷變化的內(nèi)在機(jī)制。

110、適應(yīng)性強(qiáng)：該方法能夠適應(yīng)不同尺度、不同頻率的時間序列數(shù)據(jù)，具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。

111、實用性高：該方法綜合考慮了理論創(chuàng)新和實際應(yīng)用，在提高預(yù)測精度的同時，也保證了模型的實用性和可實施性，對于工業(yè)園區(qū)的電力管理和調(diào)度具有重要的實際應(yīng)用價值。