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-Attention方法进行了测试。结果表明:与单独的CNN网络或GRU网络相比,CNN-GRU-Attention网络对电力系统短...
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...
基于CNN和FNN的进化神经元模型的快速响应尖峰神经网络(Matlab代码实现) 4554 21 1:30 App 研一刚入学,从未接触过神经网络python也是才开始学,现在导师要我做LSTM,我应该去学什么? 485 -- 0:19 App 【负荷预测】长短期负荷预测(Matlab代码实现) 88 -- 0:23 App 【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持...
实验结果表明,基于CNN-BiGRU的负荷预测模型在预测准确性和鲁棒性方面均优于传统方法。具体来说,通过引入自注意力机制,模型能够更好地关注对预测结果有贡献的关键时间步,从而提高了预测的准确性。 讨论 优点 特征提取能力强:CNN能够有效提取输入数据中的时空特征。 序列建模能力强:BiGRU能够同时考虑前向和后向的序列信...
TENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对 负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。 仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更...
这种算法被称为卷积神经网络-循环门单元(CNN-GRU)。 短期负荷实际预测(能够预测真正的未来值)的难点在于未来时刻的X(泛指各个自变量,即影响用电量的各种特征)和Y(泛指因变量,即用电量)都是未知的,传统的方式是先分别预测各个自变量X1～Xn的未来值,根据预测出的自变量X1～Xn未来值再预测因变量Y的未来值,耗时长...
本文提出的CNN-LSTM组合模型,充分利用一维卷积神经网络与长短期记忆网络在序列预测方面的优势,本文借鉴自然语言处理过程中的词嵌入表示方法,将某一时刻的负荷值与其相关的特征串联成向量表示,进而形成一个全新的时间序列数据,每一时刻的历史负荷均由与其相关的特征共同表示,然后利用一维卷积的平移不变性,使用滑动窗口方式依...
提出一种基于CNN-GRU SA混合模型的短期电力负荷预测方法.通过CNN模型提取输入数据的向量特征,利用双层GRU模型学习输入特征,掌握其特征规律,Self-attention机制充分挖掘输入的特征信息,最后预测出负荷值.实验采用英格兰公开数据集,实验结果表明,相较于CNN-GRU,GRU和CNN基线模型,该模型的预测精度更高,证明了该方法的有效性...
CNN-GRU-KDE是一种利用卷积门控循环单元(Convolutional Gated Recurrent Unit)进行多变量时间序列区间预测的模型。 该模型使用卷积神经网络(CNN)对多维时间序列数据进行特征提取。然后,提取的特征被输入到门控循环单元(GRU)中,以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
摘要:短期电力负荷预测有利于电力系统的高效运行,对电力市场实现有效调度有重要意义。短期电力负荷受多种因素影响,波动性大、随机性强,使得其预测准确率低。双向长短期记忆网络和卷积神经网络难以在短期负荷序列中提取足够多的信息,本文提出了一...