一种基于传统神经网络与时序大数据模型的快速、准确的多用户负荷预测方法

《Journal of Cleaner Production》：A fast and accurate multi-user load forecasting method based on coupled traditional neural networks and a time-series large model

多用户负荷预测模型CNN_Timer通过融合CNN提取共享时空特征和预训练Timer建模用户个性化时序依赖，在保证预测精度（MAPE≤20%）的同时显著降低计算成本（训练速度提升26-75倍）。研究验证了输入序列长度（4-7天）、训练数据量（25-30天）和更新频率（约12天）的优化参数组合，为城市级智能电网的规模化用户预测提供了高效解决方案。

　　
随着智能电网与城市能源管理需求的升级，如何实现高精度、低成本的区域多用户负荷预测成为关键课题。传统方法存在显著局限性：基于区域聚合的总负荷预测虽能降低计算复杂度，却无法捕捉个体用户的差异化行为特征；而针对单用户的深度学习模型虽精度较高，但在区域扩展时面临模型数量指数级增长导致的计算资源瓶颈。现有聚类方法虽能减少模型数量，但固化的聚类标签难以适应用户消费模式随时间的变化，且共享特征与个性化特征的平衡始终存在矛盾。

针对上述挑战，该研究提出CNN_Timer混合架构，其创新性体现在三个方面：首先，构建双通道协同机制，通过多尺度卷积神经网络（CNN）捕捉区域用户间的时空关联特征，同时利用预训练的时序模型（Timer）处理个体动态特征。其次，采用特征融合策略，将CNN提取的共享特征与Timer生成的用户专属时序特征进行非线性融合，既保留了区域层面的共性规律，又实现了个性化预测。第三，建立动态参数优化体系，通过实验确定最佳输入序列长度（4-7天）、训练数据周期（25-30天）和模型更新频率（约12天），在保证精度的前提下将计算效率提升26-75倍。

在技术实现层面，系统设计呈现出清晰的层次化结构。数据预处理阶段采用滑动窗口机制，动态调整输入特征窗口长度，有效平衡预测时效性与数据冗余。特征工程模块创新性地引入多维度特征组合，既包含基础时序数据（如前24小时用电量），也整合了气象参数（温度、湿度）、节假日标识等外部变量，为模型提供丰富的输入维度。模型架构通过特征解耦技术，将共享模式与个性化模式分离处理：CNN模块专注于提取空间分布特征（如楼栋位置、建筑类型）与时间模式特征（如日周期、周周期）的共性规律，Timer模块则聚焦于用户独特的时间序列模式（如家电使用习惯、作息规律）。这种解耦设计既保证了计算效率，又提升了预测精度。

实验验证部分采用中国某城市394栋建筑的实测数据（2022.5-2023.5），展示了该方法的优越性。基准模型对比显示，在MAPE（平均绝对百分比误差）、WAPE（加权平均绝对百分比误差）和NRMSE（归一化均方根误差）三项核心指标上，CNN_Timer均显著优于LSTM（误差降低15-22%）、XGBoost（误差降低18-27%）和 Timer零样本预测（误差降低12-19%）。值得注意的是，当用户数量超过200时，传统单用户模型训练时间呈指数级增长，而该方案通过共享特征提取，训练时间仅呈线性增长，在30用户场景下单次预测耗时仅需11.6秒。

该方法的实用价值体现在三个维度：其一，构建的共享特征库包含12类典型用户行为模式（如办公区、住宅区、商业区的差异化用电特征），为后续的能源管理策略制定提供决策支持；其二，动态更新机制可根据季节变化自动调整模型参数，使预测误差在冬季（-5.8% MAPE）与夏季（-7.2% MAPE）保持稳定；其三，提出的轻量化训练框架允许在普通GPU集群上部署，当用户规模扩展至1000时，计算资源需求仍控制在合理范围内。

在工程部署方面，研究团队开发了自适应调度系统。该系统根据实时数据流动态调整预测粒度：对于高相似度用户群（相似度＞0.85），采用聚类预测降低模型复杂度；对低相似度用户则保留个体模型优势。测试数据显示，这种动态调整机制使整体计算资源消耗降低40%，同时保持预测精度稳定在98.7%以上。此外，系统设计了双缓冲机制，既保证预测数据实时性，又避免频繁更新导致的计算震荡。

研究还深入分析了模型性能的影响因素。输入序列长度与预测精度的关系呈现倒U型曲线，当输入周期达到5天时，MAPE达到最低值（12.3%），继续延长反而导致误差上升（因噪声累积）。训练数据量与模型泛化能力的关系则显示，超过28天的历史数据可使WAPE稳定在15%以内，但超过30天时边际效益递减。这些发现为实际应用中的参数调优提供了量化依据。

值得注意的是，该方案在应对新型挑战时展现出独特优势。当遭遇极端天气事件（如持续高温或寒潮）时，系统通过特征增强模块自动捕获异常模式，使预测误差控制在正常波动范围（±8%以内）。在应对用户数量激增的场景测试中，当用户规模从50扩展到500时，模型推理时间仅从3.2秒增加到8.7秒，验证了其良好的扩展性。

该研究的理论贡献体现在三个方面：首先，建立了多用户负荷预测的量化评估体系，包含计算效率、模型泛化、实时性三个维度共12项指标；其次，提出了共享特征提取的数学框架，通过空间-时间双维卷积核设计，实现了区域用户间0.67的跨用户特征相似度；最后，揭示了大型预训练模型在区域多用户场景中的适用边界，明确了其最佳应用场景为中等规模用户（200-500户）的区域级预测。

在实践层面，研究团队与某省级电网公司合作进行了试点应用。系统部署后，区域级负荷预测误差从传统方法的18.4%降至14.7%，同时需求响应策略的执行效率提升3倍。特别是在2023年夏季用电高峰期间，通过实时更新模型参数，成功将空调负荷预测误差控制在±5%以内，为电网调峰提供了可靠支持。经济评估显示，每万用户规模下，年均可节约电力管理成本约120万元。

未来发展方向研究指出，当前模型在用户行为突变时的适应性仍需加强。建议引入自适应注意力机制，当检测到用户用电模式突然变化时（如装修、设备更新等），自动触发模型快速重构流程。同时，探索将CNN_Timer架构扩展至多区域协同预测，通过构建跨区域共享特征网络，进一步提升大规模应用场景下的预测效能。

该研究成果标志着区域多用户负荷预测技术进入新阶段，其核心价值在于通过特征共享机制破解了传统方法在规模扩展时的性能衰减难题。在碳中和背景下，这种高效、精准的预测能力为分布式能源消纳、需求侧响应优化提供了关键技术支撑，对实现"双碳"目标具有重要实践意义。后续研究将重点探索模型在用户隐私保护方面的改进，以及如何将预测结果直接转化为可执行的能源管理指令，推动预测系统向智能决策系统演进。