针对综合能源系统多元负荷预测问题，提出一种基于多任务学习、门控循环单元和注意力机制的多元负荷预测方法。首先，运用门控循环单元建立多任务学习的共享层，充分挖掘冷、热、电负荷之间的耦合特征；然后，利用贝叶斯优化算法实现门控循环单元最优超参数的自适应选择；最后，使用注意力机制实现子任务对共享层中重要特征的差异化提取，以增强关键信息的影响。以亚利桑那州立大学坦佩校区的实测负荷数据作为算例，结果表明所提模型具有更高的预测精度。
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