应对可再生能源电力系统中的鸭子曲线：一种基于iTransformer的多任务学习净负荷预测模型

Tackling the duck curve in renewable power system: A multi-task learning model with iTransformer for net-load forecasting

Jixue Pei · Nian Liu · Jiaqi Shi · Yi Ding · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

摘要 可再生能源的高比例渗透导致区域负荷模式发生显著变化，形成对电力系统运行方式产生深远影响的鸭子曲线现象。为实现对鸭子曲线场景的准确预测，本文提出一种结合iTransformer与多任务学习的日前净负荷预测方法，该方法综合考虑了光伏发电、风力发电和有功负荷等多种独立资源分量。首先，通过组合特征选择方法识别各单项预测任务的主导特征；随后，采用iTransformer作为主干网络构建具有强大学习时间依赖能力的预测模型；此外，将iTransformer与多任务学习相结合，以提取外部因素、各单项功率与...

解读: 该鸭子曲线净负荷预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过iTransformer多任务学习模型精准预测光伏、风电及负荷波动,可优化ST系列PCS的充放电策略,提升PowerTitan储能系统在高比例新能源场景下的调度效率。该方法识别的周期性和波动性特征可集成至iSolarCloud平台,实现...