审稿意见

一、稿件基本信息评价

题目与主题：
题目“基于多尺度自注意力机制的短期负荷预测”明确指出了研究的核心内容，即利用多尺度自注意力机制进行短期电力负荷预测，这与《电力系统自动化》杂志的关注领域高度契合。
作者信息：
作者来自国网天门市供电公司和华中科技大学，具备电力系统和机器学习领域的专业背景，为本文的研究提供了有力的学术支持。
摘要与关键词：
摘要简洁明了地概括了研究背景、方法、结果和结论，关键词选择准确，有助于读者快速理解文章的核心内容。
二、内容质量评价

研究背景与意义：
文章详细阐述了随着能源互联网的快速发展和智能电力系统的推进，短期负荷预测的重要性日益凸显，特别是在考虑新能源电力和柔性负荷并入电网的背景下。研究背景介绍充分，意义明确。
研究方法：
文章提出了一种基于多尺度自注意力机制的短期负荷预测模型，该方法通过构建不同时间尺度的注意力网络来提取负荷特征，增强时间序列学习能力。研究方法新颖，具有创新性。
实验设计与结果分析：
文章在公开的短期负荷数据集上进行了实验，并与其他现有方法进行了对比。实验结果表明，所提模型在预测准确度上优于其他方法，证明了其有效性。实验结果分析详细，结论可信。
讨论与展望：
文章对实验结果进行了深入讨论，并提出了未来研究的方向，如加入更多相关特征量、考虑其他优秀的回归模型网络结构等。讨论部分内容丰富，展望具有前瞻性。
三、写作与格式规范评价

语言表达：
文章语言流畅，表达清晰，专业术语使用准确，符合学术论文的写作规范。
格式规范：
文章遵循了学术论文的基本格式要求，包括标题、摘要、关键词、引言、方法、实验设计与结果分析、讨论与展望和参考文献等部分。图表清晰，公式编号规范。
四、审稿建议

增强理论深度：
虽然文章在方法创新和实验验证方面表现出色，但建议进一步增强理论深度，对多尺度自注意力机制在负荷预测中的具体作用机制进行更深入的理论探讨。
增加实际应用场景描述：
文章可以进一步描述所提模型在实际电力系统中的应用场景，以及可能面临的挑战和解决方案，以增强文章的实用性和可推广性。
完善参考文献：
建议作者进一步补充和完善参考文献，特别是与多尺度自注意力机制和短期负荷预测相关的最新研究成果，以体现研究的全面性和前沿性。
综上所述，该稿件在选题、方法、实验和写作等方面均表现出较高水平，符合《电力系统自动化》杂志的发表要求。建议作者在修改时充分考虑上述审稿建议，以进一步提升文章的质量和学术价值。