在区域分配变化下的自适应负荷预测：一种元学习框架

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Adaptive load forecasting under regional distribution shifts: A meta-learning framework

跨区域短期负荷预测面临数据分布偏移挑战，STaRNet通过宏观元学习（Reptile）与微观轻量级门控网络（LSG-FFN）的协同设计，在德国TSO数据上实现24小时MAE降低10.79%的显著提升。

　　在现代电力系统中，跨区域的短期负荷预测是一项既关键又具有挑战性的任务。随着电网规模的扩大和区域间电力网络的日益互联，传统的负荷预测模型在面对不同地区之间的数据分布差异时，其准确性和泛化能力受到了严重限制。这种数据分布的显著变化不仅影响了模型在新区域中的表现，还增加了构建和部署跨区域预测模型的复杂性。因此，如何设计一种能够有效适应新区域的模型，成为当前研究的重点。

为了解决这一核心问题，我们提出了STaRNet（Short-Term Adaptive Regional Network），这是一种新型的元学习框架，旨在通过双组件架构应对跨区域负荷预测中的分布迁移问题。STaRNet的设计理念融合了宏观层面的快速泛化能力和微观层面的动态建模能力，从而在统一的框架下实现对不同地区负荷模式的高效适应。

在宏观层面，STaRNet引入了一种基于Reptile的元学习策略。Reptile是一种简单而有效的元学习算法，它通过聚合任务梯度方向来学习一个高度可迁移的模型初始化，而不是计算复杂的二阶导数。这种机制不仅提升了模型的稳定性，还显著提高了学习效率。通过这种方式，STaRNet能够在多个源区域中学习到共有的负荷模式，例如周期性特征，从而使得模型在面对新的目标区域时，能够迅速且有效地进行适应。这种方法避免了传统模型在跨区域任务中因数据分布差异而导致的性能下降问题。

在微观层面，STaRNet设计了一个新型的轻量级分段门控前馈网络（Lightweight Segment-Gated Feedforward Network，简称LSG-FFN）。该模块替代了传统模型中的标准前馈网络（FFN）模块，专门用于捕捉时间序列中由未观测外部因素驱动的局部动态。例如，突发的天气变化或节假日效应都会对负荷产生显著影响，而这些影响往往在传统的模型中未能被充分建模。通过引入一个门控机制，LSG-FFN能够在不同的时间段内动态增强或抑制特征表示，从而实现对目标区域特定负荷模式的精确建模，如负荷峰值和需求低谷。这种设计不仅提高了模型的适应能力，还确保了在不增加显著计算负担的前提下，实现了对复杂负荷动态的高效建模。

STaRNet通过这种宏观与微观层面的协同设计，有效克服了现有方法的局限性。为了验证其有效性，我们构建了两种不同的迁移场景：一种是同质性迁移（即时间序列在不同区域之间的分布相似，但时间上存在变化），另一种是异质性迁移（即时间序列在不同区域之间存在显著差异）。我们使用德国四个传输系统运营商（TSOs）提供的真实世界负荷数据集进行实验，并与一系列经过精心调参的最先进（SOTA）基线模型进行了全面比较。实验结果表明，在最具挑战性的异质性迁移任务中，STaRNet相比最强的基线模型iTransformer，在24小时负荷预测中的平均绝对误差（MAE）降低了10.79%。这一改进在配对t检验中具有统计学意义，表明STaRNet在跨区域负荷预测任务中具有显著优势。

通过这一实验验证，我们发现STaRNet的成功源于其独特的设计策略，即在宏观层面实现快速泛化的同时，也在微观层面精确建模负荷的动态变化。这种设计不仅提高了模型的适应能力，还增强了其在复杂环境下的鲁棒性。相比于传统的监督学习方法，STaRNet能够更有效地处理跨区域负荷预测中的分布迁移问题，从而为大规模、多区域的负荷预测提供了更稳定和实用的解决方案。

在跨区域负荷预测任务中，数据分布的显著差异往往导致模型在新区域中的表现大幅下降。这种差异主要来源于不同地区之间的气候条件、产业结构和用电习惯的不同。例如，一个地区的负荷曲线可能具有较高的峰值和较低的谷值，而另一个地区则可能呈现出较为平稳的负荷趋势。这些差异使得传统的模型难以在新区域中保持较高的预测精度，因为它们无法适应这些变化的负荷模式。

为了应对这一挑战，研究界主要探索了两种技术方向，但都存在一定的局限性。第一种方向是改进现有时间序列模型的快速适应能力。近年来，基于Transformer的先进模型，如PatchTST和iTransformer，在单区域的负荷预测任务中表现出色。然而，这些模型的设计理念通常是“训练一次，部署处处”，即假设训练数据和测试数据的分布是相似的。这种假设在跨区域任务中并不成立，因为不同地区的负荷数据分布可能存在显著差异。因此，这些模型在跨区域任务中的表现往往不如预期。

第二种方向是优化元学习框架在负荷预测中的适用性。元学习，通常被称为“学习如何学习”，为解决小样本学习和分布迁移问题提供了坚实的理论基础。然而，直接将元学习应用于负荷预测任务时，存在两个主要限制。首先，像模型无关元学习（MAML）这样的二阶优化方法在处理具有高频噪声和随机波动的负荷数据时，往往容易出现不稳定性和较高的计算开销。其次，这些通用的元学习框架通常将预测模型视为“黑箱”，没有针对负荷预测任务中复杂的动态相互作用进行定制设计，因此在建模关键的非周期性模式时，如负荷峰值和需求低谷时，往往表现不佳。

为了解决这些限制，STaRNet引入了一种新的元学习框架，专门针对跨区域负荷预测中的分布迁移问题进行优化。该框架不仅整合了Reptile算法和PatchTST骨干网络，还设计了LSG-FFN模块，从而在宏观和微观层面实现了对负荷模式的高效适应。通过这种设计，STaRNet能够在多个源区域中学习到共有的负荷模式，同时在目标区域中精确建模其独特的负荷动态。这种协同设计使得STaRNet能够有效应对跨区域负荷预测中的挑战，从而为大规模、多区域的负荷预测提供了更稳定和实用的解决方案。

STaRNet的实验评估不仅涵盖了同质性迁移和异质性迁移两种场景，还通过真实世界的数据集验证了其在不同区域间的适应能力。我们使用德国四个TSOs提供的负荷数据集进行实验，并设计了一套严格的实验协议，以确保模型在跨区域任务中的泛化能力得到充分验证。实验结果表明，STaRNet在同质性迁移任务中表现出良好的性能，而在异质性迁移任务中，其表现更为突出。这一结果进一步证明了STaRNet在处理跨区域负荷预测任务中的有效性。

此外，我们还进行了深入的消融实验，以验证STaRNet中各个组件对模型性能的影响。通过消融实验，我们发现Reptile算法在宏观层面的快速泛化能力对模型的整体表现具有重要贡献，而LSG-FFN模块在微观层面的动态建模能力则显著提升了模型在处理局部负荷模式时的精度。这种双组件设计使得STaRNet能够在不增加显著计算负担的前提下，实现对复杂负荷动态的高效建模。

在实验评估过程中，我们还对模型的效率进行了分析。STaRNet的计算效率在多个源区域中得到了验证，表明其能够在不牺牲性能的前提下，实现对大规模、多区域负荷预测任务的高效处理。这一效率分析进一步证明了STaRNet在实际应用中的可行性，为未来的研究和应用提供了重要的参考价值。

总之，STaRNet为跨区域短期负荷预测提供了一种全新的解决方案。通过引入基于Reptile的元学习策略和轻量级分段门控前馈网络模块，STaRNet能够在宏观层面实现快速泛化，同时在微观层面精确建模负荷的动态变化。这种设计不仅提高了模型在跨区域任务中的适应能力，还增强了其在复杂环境下的鲁棒性。实验结果表明，STaRNet在最具挑战性的异质性迁移任务中表现出色，相比最强的基线模型iTransformer，其预测精度得到了显著提升。这些发现为未来的研究提供了重要的启示，也为实际电力系统的负荷预测应用提供了更加稳定和实用的解决方案。