模型评估:使用多种评估指标(如MSE、RMSE、MAE等)对预测结果进行评估,并与其他常用预测模型进行对比。 四、研究成果 实验结果表明,基于CNN-LSTM-Attention的负荷预测模型在预测精度上优于传统预测方法。该模型能够有效地提取负荷数据中的多尺度特征,并捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。同时,注意力机制的引入使得模型更加...
lstm(x) x = self.fc(x) x = x[:, -1, :] return x III. 代码实现 3.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来4个时刻的负荷,这里采用了直接多输出策略,调整output_size即可调整输出步长。 3.2 模型训练/测试
1)负荷预测的步骤:分析历史数据,找出负荷变化规律,建立预测模型。 2)预测模型:主要分为两种模型,第一种模型为线性变化型模型,第二种模型为周期型模型。 (1)线性变化型模型 (2)周期型模型 注:如果按照线性变化型模型预测出次日平均负荷,按周期型模型预测出次日负荷周期变化...
关键词:电力负荷预测;经验模态分解;CNN;LSTM;聚类 1. 引言 电力负荷预测是电力系统调度、设备规划和能源管理等方面的关键问题。准确地预测 电力负荷对于确保电力系统安全稳定运行和优化能源调度具有重要意义。随着电力系 统的快速发展和智能化进程,对于超短期(小时级别)电力负荷预测的准确性和稳定 ...
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有
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 ...
CNN模型负责从输入信息中提取特征,LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测,最终得到预测结果。选取西班牙公开的电力数据为实验数据,运用Python语言搭建预测模型,分别与CNN和LSTM单一模型进行对比,验证了所提组合预测模型的可靠性,其在电力短期负荷预测领域应用效果较好,可为供电部门电力规划提供理论依据。 关键词:短期...
专利摘要显示,本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的综合能源系统冷热电负荷预测方法,该方法包括:步骤S1,采集园区综合能源系统的冷热电负荷数据;步骤S2,对采集的数据采用Z‑Score标准化方法进行预处理;步骤S3,对预处理后的数据进行数据相关性分析;步骤S 4 ,构建CNN‑LSTM模型;步骤S 5 ,采用构建后的CNN‑LSTM模型进行...
四种具有一定创新性的LSTM风电、负荷等时间序列预测算法matlab 助力数学建模与科研 预测和优化理论 基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,多特征输入做多分类。 MATLAB机器学习深度学习 00:43 电力系统短期负荷预测(Python代码+数据+详细文章讲解) ...
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 = []; ...