超短期电力负荷预测对电力系统的快速响应和实时调度至关重要,准确预测负荷能保障电力系统的安全并提高用电效率.为获得准确可靠的负荷预测结果,针对电网负荷数据非线性和时序性等特征,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention(AC-BiLSTM)的新型超短期电力负荷预测方法.该方法首先将卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM...
基于CNN-BiLSTM-Attention的超短期电力负荷预测 任建吉1,位慧慧1,邹卓霖2,侯庭庭1,原永亮3,沈记全1,王小敏1 (1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000;2.许继电气直流输电分公司,河南 许昌 461000;3.河南理工大学机械与动力工程学院,河南 焦作 454000)摘要:超短期电力负荷预测对电力系统的...
该模型整合了CNN、BiLSTM、Attention、ResNet模块的各自特点,首先利用CNN提取短期电力数据的特征向量,学习潜在的特征关系,将提取的特征向量作为BiLSTM网络的输入,通过Attention机制加强关键信息对负荷的影响,利用ResNet进行残差运算,让模型学习残差,...
综上,基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种有效的负荷预测方法,可以为电力系统的负荷预测提供重要的参考和支持。 2 运行结果To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Model: "sequential" ___ Layer (type) Output Shape Param # === reshap...
传统的神经网络在时间相关性较强的负荷预测中精度不高.为了有效提高短期电力负荷预测精度,提出了一种基于卷积神经网络 cnn和长短时记忆网络 lstm相结合的负荷预测方法.采集 5维负荷特征数据,以 cnn卷积层和池化层作为特征提取单元,提取数据空间耦合交互特征 ...
一种基于cnn-bigru超短期电力负荷预测方法 技术领域 1.本发明属于电力符合预测,涉及基于cnn-bigru超短期电力负荷预测方法。 背景技术: 2.电力系统负荷预测是电力系统规划和稳定、安全、经济运行的基础。根据预测期限可以将负荷预测分为长期预测,中期预测,短期预测和超短期预测。不同的预测类型对电网有着不同的应用目的...
本文提出了一种基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法。该方法通过SSA分解、卷积神经网络特征提取和双向长短期记忆网络建模,能够更好地处理电力负荷数据的非线性和非平稳特性。实验结果表明,所提方法在电力负荷预测方面取得了较好的效果。未来的研究可以进一步优化模型参数和网络结构,探索更多先进的深度学习算法,以...
基于LSTM-CNN-attention的负荷预测(matlab) 1、部分代码 % 数据集 clc clear close all % addpath('./') load('Train.mat') Train.weekend = dummyvar(Train.weekend); Train.month = dummyvar(Train.month); Train = movevars(Train,{'weekend','month'},'After','demandLag'); Train.ts = []; ...
针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来,考虑历史电力负荷,时间日期,温度对电力负荷的影响,实例结果表明,与其他模型相比,预测误差更...
(CNN);long-termandshort-termmemorynetwork(LSTM)1概述随着电力工业的迅速发展以及智能电网技术的普及,电力负荷预测在发电和配电等能源规划中发挥着重要作用,为电力市场化改革以及能源互联网进一步推进提供重要的技术支撑,短期负荷预测技术是电力系统高效运行和分析的基础,负荷预测使公用事业提供商能够对电力负荷进行建模和...