用于V2G调度的电力负荷预测：一种基于特征驱动的多头注意力-LSTM方法

《eTransportation》：Electrical Load Forecasting for V2G Scheduling: A Feature-Driven Multi-Head Attention-LSTM Approach

电气负荷预测对V2G调度至关重要，需准确捕捉负荷曲线的峰谷结构。本文提出基于负荷相对幅度（LRM）的特征工程与特征驱动多头注意力-LSTM（FDMHA-LSTM）模型，通过计算各时段负荷与日均值差构建LRM特征，结合多头注意力机制强化峰谷时段的预测精度，实验表明该模型相比传统LSTM提升调度性能15%-22.3%。

　　
本研究聚焦电动汽车到电网（V2G）调度中的电力负荷预测问题，提出了一种融合特征工程与注意力机制的创新方法，旨在提升V2G调度系统的负荷均衡性能。论文通过理论分析与实证研究，揭示了传统负荷预测方法在支持V2G调度中的局限性，并针对性地构建了新型预测框架。

研究背景方面，全球电动汽车保有量已突破4000万辆，其随机充电行为导致电网负荷波动加剧。V2G调度需要精准预测未来24小时负荷曲线中的高峰与低谷时段，通过协调电动汽车充放电实现削峰填谷。然而现有预测模型多基于绝对数值精度优化，忽视了对负荷曲线结构性特征的捕捉，特别是不同时段负荷的相对幅度关系，这直接影响了调度策略的有效性。

论文创新性地提出"负荷相对幅度（LRM）"特征，通过将各时段负荷值与日均值相减，构建了反映负荷曲线形态变化的量化指标。该特征有效捕捉了负荷波动的相对强度，例如在日间高峰时段，LRM值呈现显著正向偏离，而夜间低谷时段则表现为负向偏离。这种相对幅度表征方式具有两个重要优势：首先，不受电网容量规模影响，可跨不同场景复用；其次，能稳定识别负荷曲线的关键转折点，这对V2G调度中的充放电时窗选择至关重要。

基于LRM特征，研究团队设计了"特征驱动多头注意力-LSTM"模型（FDMHA-LSTM）。与传统LSTM相比，该模型通过三个创新维度提升预测性能：1）在输入层嵌入LRM特征矩阵，增强模型对负荷曲线形态变化的感知能力；2）采用多头注意力机制，通过动态调整各时段的权重系数，强化对偏离日均值显著的时间段（如早高峰、晚高峰）的关注；3）构建双向注意力交互机制，使模型能够捕捉相邻时段间的负荷传导效应。实验表明，这种特征与架构的协同优化可使调度性能提升15%-22.3%，尤其在EV数量变化场景下表现更优。

方法创新方面，研究团队建立了预测-优化-反馈的闭环机制。在预测阶段，除了常规的负荷数据，还整合了充电站分布、用户行为模式等辅助信息，形成多维输入特征集。优化阶段采用双层决策机制：初级决策基于预测负荷曲线的宏观趋势，次级决策则利用实时价格信号进行微调。反馈机制通过比较实际调度效果与预测偏差，动态优化预测模型参数，形成"预测→调度→反馈→改进"的增强学习循环。

实验验证部分采用多组真实电网数据进行对比测试。研究团队搭建了包含3个基准模型（传统LSTM、CNN、Transformer）和5个评估维度的实验框架，其中创新性地引入了"调度响应度"指标，衡量预测结果对实际V2G调度策略的支撑力度。测试结果显示，在EV渗透率从20%到60%的连续区间，FDMHA-LSTM模型在均方误差、最大绝对误差等传统指标上均优于基线模型，特别是在识别日间波动峰值（误差降低18.7%）和夜间谷值（误差降低22.3%）方面表现突出。

值得关注的是，研究团队在特征工程层面实现了双重突破：一方面通过LRM特征解耦绝对负荷值与相对波动幅度，使模型能够分离不同时段的负荷特性；另一方面构建了动态权重调整机制，根据实时电网状态自动优化各时段的注意力权重。这种设计使得模型在可再生能源出力波动、极端天气等干扰因素下仍能保持稳定的预测性能。

在工程应用层面，研究团队开发了模块化部署方案，包含三个核心组件：1）数据预处理模块，集成历史负荷、天气、交通等多源数据清洗与特征提取；2）预测优化模块，实现预测结果与V2G调度策略的协同生成；3）反馈学习模块，通过调度执行结果反哺预测模型参数优化。实测数据显示，该系统在广东东莞某智能微电网中部署后，成功将负荷方差降低19.8%，并使V2G设备利用率提升至82.3%。

该研究在方法论层面为电力系统预测开辟了新方向。通过建立"特征工程→模型架构→反馈机制"的完整技术链条，不仅解决了传统预测模型与V2G调度需求不匹配的核心问题，还构建了可扩展的智能预测框架。特别在特征设计方面，LRM指标的创新性解决了相对幅度量化难题，而多头注意力机制的应用则为复杂时序特征提取提供了新思路。

未来研究可沿着三个方向深化：1）构建跨区域、跨季节的迁移学习框架，提升模型在异构场景下的泛化能力；2）开发基于数字孪生的实时仿真系统，实现预测模型与电网动态的即时交互；3）探索联邦学习机制，在保护各主体隐私的前提下实现多源数据的联合训练。这些方向将有助于推动V2G技术在现代电力系统中的规模化应用。

该成果为智能电网的能源管理提供了重要技术支撑，其核心价值体现在三个方面：首先，通过特征工程重构了预测目标与V2G调度需求之间的映射关系；其次，创新性地将注意力机制与LSTM架构相结合，显著提升了复杂时序特征的捕捉能力；最后，构建的闭环反馈系统实现了预测模型与调度策略的动态优化，为能源互联网时代的预测调度提供了可复制的技术范式。这些突破性进展为解决高比例可再生能源接入下的电网调峰问题提供了新的技术路径。