基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU-...
小论文|创新|精度极高|基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流,相
负荷预测、卷积神经网络、门控循环单元、深度学习、负荷聚类为充分挖掘负荷数据中时序性特征的联系,提高负荷预测的精度,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)混合神经网络的负荷预测方法.以日期因素,气候因素,相似日负荷因素构建特征集作为输入,首先采用...
合神经网络的权重。最后以西班牙某公共事业部门提供的公开数据集作为算例 对模型进行验证,结果显示SARIMA-CNN-GRU模型结合了三种模型的优点, 既可以挖掘海量数据中蕴含的有效信息,又可以准确捕捉时间序列中的季节性, 比XGBoost,CNN,和LSTM网络等负荷预测方法具有更高的预测精度。 关键词:主成分分析法;CNN-GRU;SARIMA;...
在本方法中,我们将电力负荷数据作为二维图像进行处理,每个像素点代表一个时间点的负荷值。通过训练CNN模型,我们可以学习到负荷数据中的空间依赖关系,并提取出对预测有用的特征。我们将CNN提取的特征输入到GRU中进行序列建模。GRU是一种门控循环神经网络(RNN)的变体,具有更好的序列建模能力和抗梯度消失问题的能力。
[3]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167. [4]姚程文、杨苹、刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J].电网技术, 2020, 44(9):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2058. ...
提出了一种基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法.首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性.然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对...
CNN-BiGRU-KDE是一种深度学习模型,用于多变量时间序列的区间预测。该模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU),以提高预测准确性。 在该模型中,卷积神经网络用于提取时间序列的局部特征,双向门控循环单元则用于捕捉时间序列的长期依赖关系。量化回归技术则用于根据预测误差的分布情况调整模型的预测结果,从而...
基于卷积长短记忆神经网络(Convolutional Long Short-Term Memory,Conv LSTM)与CNN算法,提出了蓝藻密度预测的深度学习模型CNN+Conv LSTM+CNN.遥感提取NDVI,结合监测点... 季想 - 江南大学 被引量: 0发表: 2022年 Spatio-Temporal Deep Learning Models for Tip Force Estimation During Needle Insertion In particular...
本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法,包括:从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据,包括用电量、供电量、负载率;对获取的用电相关数据进行数据处理,数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量;对处理后的用电相关数据进行错位映射,用当...