摘要：在電力系統(tǒng)負荷預(yù)測中,使用傳統(tǒng)的單任務(wù)學(xué)習(xí)方法未考慮多個地點的負荷間的潛在關(guān)系,忽視關(guān)聯(lián)信息在多個地點間傳遞的可能會導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果欠佳。針對這一問題,本文提出基于低秩表示的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法進行多個地點的多任務(wù)負荷預(yù)測,該方法在學(xué)習(xí)過程中可以提取不同位置的負荷預(yù)測模型的共享低維表示,從而可以挖掘多個任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,同時又可以區(qū)別不同任務(wù)之間的差別。實驗表明,多任務(wù)負荷預(yù)測的平均性能優(yōu)于決策樹和隨機森林等單任務(wù)學(xué)習(xí)方法,在負荷預(yù)測的精度上有了一定的提升。
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