本文提出了一种结合GRA与LSTM神经网络的方法，用于区域综合能源系统的多类型负荷短期预测，旨在提升预测精度和效率。
本段落介绍了一种基于GRA-LSTM神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型。该模型旨在解决区域综合能源系统的多元负荷预测问题，并提高其运行效率与可靠性。
文章首先阐述了区域综合能源系统的重要性和所面临的挑战。这种集成电力、热力和冷力等多种形式的能源体系，能够显著提升能效及供应稳定性；然而，在实际应用中却面临着诸如复杂多变的负载需求等难题。
为了应对这些挑战，本段落提出了一种结合灰色关联度分析（GRA）与长短期记忆神经网络（LSTM）技术的方法。通过这种组合方式，模型可以有效地对多元负荷间的相互作用进行量化，并作出准确预测。
其中，灰色关联度分析能够揭示不同负载之间的内在联系强度；而LSTM则擅长于处理时间序列数据中的长期依赖关系以及非线性特征变化。两者结合使用使得短期预测更为精准可靠。
在实验验证阶段，研究团队利用DeST软件搭建了一个典型的写字楼建筑模型，并通过动态模拟和统计方法生成了全年逐时的冷、热及电力负荷数据集。结果显示，所提出的基于GRA-LSTM神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型具有较高的准确性和实用价值。
综上所述，本段落创新性地构建了一种新型预测框架，该框架能够有效应对复杂多样的负载需求变化，并为优化区域综合能源系统的运行性能提供了有力支持。
5星
