La optimización cooperativa y la operación de despacho del sistema de energía integrado (IES) dependen de pronósticos de carga precisos. Se propone un modelo de predicción conjunta de carga multivariante, basado en la combinación de aprendizaje multi-tarea (MTL) y alineamiento dinámico de tiempo (DTW), para abordar el problema de la precisión limitada del modelo de predicción causada por la fragmentación de la relación de acoplamiento de carga multivariante y la falta de información de series temporales futuras.