文章摘要:预测居民用电相当于预测一个多元时间序列。针对多个传感器信号的特定窗口能够利用预测模型提取不同的特征来预测用电量。然而，由于时间序列内部特征存在着不规则的模式，包括电力属性之间隐藏的相关性，使得负荷预测准确率不高。为了提取复杂的不规则电力模式，选择性地学习时空特征以减少电力属性间的平移方差，我们提出了一种基于多头注意力的卷积循环神经网络深度学习模型。相较于单纯的时间序列模型，该模型利用卷积和加权机制对电力属性和有功功率间的局部相关性进行建模。它利用softmax函数和点积运算的注意力分数来模拟电力需求的瞬态和脉冲特性，有效地对瞬时脉冲功耗进行预测。在美国加州大学欧文分校（University of California，Irvine，UCI）家庭用电数据集共2075259个时间序列上的实验表明，所提出的模型与目前最先进的深度学习模型相比，预测误差降低了31.01%。其中，多头注意力的预测性能比单头注意力提高了27.91%。

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论文分类号:TP183;TM715