【摘 要】
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针对电力负荷数据波动性大、随机性强和非线性等特点，提出一种基于Pyraformer网络的短期电力负荷预测模型。首先，采用变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）算法将负荷数据分解为频率不同的模态分量，引入过零率和皮尔逊相关系数对模态分量进行划分，得到低频、中频和高频部分，并分别与原始负荷数据组成重构数据。其次，将重构数据分别输入到含有金字塔注意力模块（
【基金项目】
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中国高校产学研创新基金项目（编号：2021ITA05025）；
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针对电力负荷数据波动性大、随机性强和非线性等特点，提出一种基于Pyraformer网络的短期电力负荷预测模型。首先，采用变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）算法将负荷数据分解为频率不同的模态分量，引入过零率和皮尔逊相关系数对模态分量进行划分，得到低频、中频和高频部分，并分别与原始负荷数据组成重构数据。其次，将重构数据分别输入到含有金字塔注意力模块（pyramidal attention module, PAM）和粗粒度构造模块（coarse-scale construction module,CSCM）的Pyraformer预测网络中，网络采用新型动量优化器自适应Nesterov动量算法（adaptive Nesterov momentum algorithm,Adan）进行参数优化，最终输出预测结果。在真实电力负荷数据集上对该预测模型进行实验，实验结果表明，与现有模型相比，该模型有更高的预测精度。
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