基于动态频域特征解耦的中长期电力负荷预测

来源：电子测量技术杂志2026年第6期北京时间：

作者：罗鹏阳，朱文忠，王文

单位：四川轻化工大学计算机科学与工程学院 宜宾 644000

摘要：中长期电力负荷预测是保障电力系统规划与运行稳定性、经济性的核心环节。一些研究通过傅里叶变换将输入数据转换到频域，以此来获得不同的信号分量，从而减轻噪声的干扰。但现有研究往往不加区分地处理全部的频域信号，使关键频域分量和无关频域分量混合，导致模型难以完全捕捉频域信号中蕴含的特征。因此，提出了一种融合频域分析与注意力机制的多变量长时序预测模型FTAformer。该模型集成了时域和频域信息，协同建模以提高模型对全局特征的捕捉能力。首先，利用快速傅里叶变换将输入序列转换为频域信号，采用层级滤波和隔离策略，隔离出关键频域分量并抑制噪声。接着通过多头注意力机制在时域上捕捉不同变量间的相关性，并利用层归一化和前馈网络模块建模序列的全局表示。实验结果表明，在两个公开电力负荷数据集上，该模型的预测性能显著高于其他基准模型。相较于现有最优模型iTransformer，所提方法的均方误差和平均绝对误差在多步预测场景下分别降低15.26%和8.76%，充分验证了频域分析与多头注意力机制协同建模在中长期电力负荷预测中的有效性与优越性。

关键词：频域;快速傅里叶变换;特征融合;iTransformer模型;负荷预测;多步预测

基金资助：四川省科技计划重点研发项目（2023YFS0371）、企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室开放基金（2024WYJ03）、四川省智慧旅游研究基地项目(ZHYJ24-01)资助