基于特征门控-双向长短期记忆网络与双重注意力机制的港口高波动电力负荷智能预测

本文提出了一种面向智慧港口能源系统的短期高波动电力负荷预测模型，创新性地融合了动态特征门控（FeatureGating）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与双重注意力机制（DualAttention）。该架构通过特征门控自适应筛选输入信号，利用BiLSTM捕捉双向时间依赖，并借助局部注意力（LocalAttention）和特征注意力（FeatureAttention）模块解析多尺度时空特征。模型还集成了输出噪声重参数化策略以量化预测不确定性。实证研究表明，该方法将平均绝对百分比误差（MAPE）从13.75%显著降低至11.12%，为港口低碳调度与风险管控提供了关键技术支撑。

　　

研究亮点

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  提出一种端到端、不确定性感知的预测流程，能够自适应过滤输入（特征门控，FeatureGating）、学习双向序列结构（双向长短期记忆网络，BiLSTM）并融合多尺度时间和跨特征线索（双重注意力机制，DualAttention）。
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  设计了一个动态特征加权层，可实时分配门控权重以区分信息性信号和噪声，从而在序列编码前提升有效信噪比。
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  开发了一个双路径注意力模块，结合了局部注意力（基于窗口的细粒度时间加权）和特征注意力（通道级相关性建模），以在波动性条件下实现稳健学习。
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  采用一种输出噪声重参数化策略来生成预测区间，从而实现风险感知的调度和需求响应参与。
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  基于沿海干散货港口的全年运行记录进行验证，证明了显著的准确性提升以及实用的运行时特性。

对港口低碳运营的启示

本研究模型提供的改进的预测精度和不确定性量化，对港口运营中的能源管理和政策具有直接意义。凭借更高的预测精度，港口能源管理者可以更有信心地优化储能充放电以及从电网采购电力。这种优化在中国等地区尤为重要，因为当地电网近一半的能源结构依赖化石燃料。通过更精确地预测负荷波动，港口可以最大限度地利用现场可再生能源（如太阳能光伏、海上风电），减少对碳密集型电网电力的依赖，从而支持中国“双碳”目标的实现。此外，预测区间使运营商能够评估与不同调度决策相关的风险，促进稳健的、数据驱动的低碳运营。

结论

为满足新兴多能源港口环境的需求，本研究引入了一种增强的特征加权架构——双重注意力机制优化的特征门控双向长短期记忆网络（DualAttention optimized FeatureGating BiLSTM），专为协调多种能源的复杂性而设计。通过集成多尺度频域特征提取、跨窗口注意力聚合器和动态噪声控制器，该模型在面对复杂、高波动性的负荷模式时实现了卓越的准确性和鲁棒性。该研究结果为港口能源系统向更可持续、更具弹性和更经济高效的未来转型提供了宝贵的工具和见解。未来的工作将探索将该框架扩展到超短期预测范围，并整合更广泛的外部变量，如实时船舶交通数据和动态电价信号。