研究背景与问题

综合能源系统（Integrated Energy System，IES）的负荷预测对于优化能源配置、提高能源利用效率具有重要意义。然而，在新建的综合能源系统中，由于缺乏足够的历史数据，传统的负荷预测方法往往难以达到较高的预测精度。这一问题限制了IES的运行效率和经济效益。

研究方法

本研究提出了一种基于TimeVAE（时间变分自动编码器）和迁移学习（Transfer Learning，TL）的集成学习方法，旨在解决新建IES中负荷预测精度下降的问题。具体方法如下： 1. 利用TimeVAE的变分自编码器对目标域的负荷数据进行生成，从而增强数据集的多样性。 2. 迁移学习技术被应用于将源域（具有丰富历史数据的IES）的知识迁移到目标域，以弥补目标域数据稀缺的不足。 3. 通过结合TimeVAE生成的数据和迁移学习得到的模型，实现对目标域负荷的准确预测。

核心结果

本研究通过对多个IES案例的研究，验证了所提出方法的有效性。主要结果如下： 1. TimeVAE能够有效生成多样化的负荷数据，提高了目标域数据集的质量。 2. 迁移学习技术成功地将源域的预测知识迁移到目标域，显著提升了目标域负荷预测的精度。 3. 集成学习方法在多个IES案例中均取得了优于传统方法的预测效果，证明了其有效性和实用性。

结论与意义

本研究提出了一种基于TimeVAE和迁移学习的综合能源系统负荷预测方法，为解决新建IES中负荷预测精度下降的问题提供了新的思路。该方法不仅能够提高负荷预测的准确性，还能够促进IES的优化运行和能源利用效率的提升。此外，本研究的成果对于推动综合能源系统的发展、促进能源转型具有重要意义。