2021. 01. 05基于注意力机制的 CNN-LSTM 短期电力负荷预测方法魏 健1 ,赵红涛 1 ,刘敦楠 2 ,加鹤萍 2 ,王宣元 3 ,张浩3 ,刘蓁3(1. 华北电力大学 数理学院,北京 102206;2. 华北电力大学 经济与管理学院,北京 102206;3. 冀北电力交易中心有限公司,北京 100053)摘要:精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如下步骤:S1、采集过去某一时间段内井场光伏电站的发电相关数据;S2、对采集的发电相关数据进行预处理,构建训练集;S3、构建CNN‑LSTM网络模型;S4、通过CNN‑LSTM网络模型对训练集进行训练;S5、采用多步预测模...
1.基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法2.基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型3.基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究4.基于注意力机制的CNN-LSTM短期股票价格预测5.基于WPD和双重注意力机制TCN的短期电价预测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
Aiming at the problem of regional short-term power load prediction in univariate scenarios, a prediction method based on MA (moving average) and CNN-LSTM (convolutional networks long short-term memory networks) was proposed, and self-attention mechanism was added. ...
基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测 种基于ATT-CNN-LSTM的短期电价预测方法.首先,采用灰色关联度分析法分析负荷因素与电价之间的关联程度,筛选出关联度较高的数据作为最优模型输入.其次,通过注意力机制... 吉兴全,曾若梅,张玉敏,... - 《电力系统保护与控制》 被引量: 0发表: 2022年 基于自注意力机制和CNN...
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本文将介绍一种基于开普勒算法优化注意力机制的卷积神经网络(CNN)结合长短记忆神经网络(LSTM)的故障诊断算法流程,称为KOA-CNN-LSTM-attention。该算法结合了卷积神经网络和长短记忆神经网络的优点,并通过注意力机制来提高模型的性能和准确性。 首先,我们简要介绍一下卷积神经网络和长短记忆神经网络的基本原理。卷积神经网络...
基于双重注意力机制和GRU网络的短期负荷预测模型 电力负荷预测对电力系统的部署,规划和运行影响重大,但目前各输入特征对电网负荷情况影响的程度不稳定,且递归神经网络捕获负荷数据的长期记忆能力差,导致预测精度下降... 李晓,卢先领 - 《计算机工程》 被引量: 0发表: 2022年 基于深度学习的隧道衬砌病害图像检测技术 EL...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如下步骤:S1、采集过去某一时间段内井场光伏电站的发电相关数据;S2、对采集的发电相关数据进行预处理,构建训练集;S3、构建CNN‑LSTM网络模型;S4、通过CNN‑LSTM网络模型对训练集进行训练;S5、采用多步预测模...
基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法说明:本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如