多用户异构负荷场景下融合用户感知时序变分自编码器与多尺度门控LSTM的峰谷负荷需求预测模型研究

《Scientific Reports》：Peak-valley resource demand forecasting for enhanced data reliability

　　在多用户异构负荷接入场景中，精确的负荷需求预测是数据可靠性分析的基本前提。在此类环境中，工业、居民和商业负荷产生的数据流量具有复杂的时序变化模式，表现出明显的周期性和波动性特征。这些模式受多种因素支配，包括多样化的用户行为、运行时间表和季节性变化。然而，传统的可靠性评估方法很少考虑峰谷负荷波动的周期性特征以及突发数据流量的波动性，导致可靠性评估不准确，例如在峰值负荷期间低估传输风险，或在非峰值时段造成冗余资源配置低效。为解决这一挑战，我们提出了一种峰谷负荷需求预测（TAPV-RDF）模型。其核心动机是建模和拟合异构负荷数据流的复杂时序变化模式，这些模式呈现出多尺度周期性与突变分量混合的特征。鉴于这些模式的高度复杂性，所提出的模型首先通过整合多维用户属性与时序负荷数据，构建了一个"用户-负荷"特征映射框架。设计了一个门控用户感知时序融合变分自编码器（GUTF-VAE），用于提取周期性负荷特征和突变幅度特征；该组件引入了门控融合机制和注意力驱动的潜在空间正则化。随后，提出了一种峰谷多尺度门控长短期记忆网络（PVMS-G-LSTM），用于捕捉不同负荷条件下的多尺度时序依赖性。在三个真实数据集上的实验表明，TAPV-RDF始终优于现有最先进基线方法。具体而言，我们的框架在三个数据集上均实现了性能提升。消融实验证实了每个架构组件的贡献，而统计显著性检验验证了改进的可靠性。所提出的框架为现代电网系统中的负荷需求预测和资源预配提供了一种实用解决方案。