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
基于SARIMA和CNN-GRU组合模型的电力负荷预测.pdf,摘要 摘要 随着碳排放量的持续增高与生态环境的日益恶化,越来越多的国家开始推 进以太阳能和风力为代表的可再生能源发电的研究与开发。随着可再生能源发 电在电力系统总装机容量中的占比不断提高,电源侧风力和太阳能发电
1.Matlab实现CNN-GRU-Attention-Adaboost时间序列预测,卷积门控循环单元注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测(负荷预测);注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测; CNN-GRU-Attention-AdaBoost是一种将CNN-GRU-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法...
2 CNN-GRU-Attention负荷预测 2.1 Python代码实现 部分代码: # 分为输入输出,将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入,后一采样点的作为输出标签train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1]val_X, val_y = val[:, :-1], val[:, -1]test_X, test_y = test[:, :-1], test[:,...
基于注意力机制的CNNGRU短期电力负荷预测方法一本文概述随着能源市场的不断发展和智能化电网的深入推进,短期电力负荷预测在电力系统中扮演着越来越重要的角色。准确的电力负荷预测不仅有助于电力公司的运营调度,提高能源利用效率,还有助于降低运营成
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
基于CEEMDAN-CNN-GRU组合模型的 短期负荷预测方法 万磊1,余飞1,鲁统伟寫姚媾彳 (1.国网湖北省电力有限公司，湖北武汉430077；2.武汉工程大学计算机科学与工程学院人工智 能学院，湖北武汉430073;3.武汉大学计算机学院，湖北武汉430072)摘要：负荷数据的高度随机性和不确定性，导致短期负荷预测的精度很难提升。为了提高...
1.Matlab基于CNN-GRU-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
2 CNN-GRU-Attention负荷预测 2.1 Python代码实现 部分代码: # 分为输入输出,将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入,后一采样点的作为输出标签 train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1] val_X, val_y = val[:, :-1], val[:, -1] ...
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种利用深度学习技术预测负荷的方法。该方法将卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)相结合,以提高负荷预测的准确性。 该方法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取,然后使用门控循环单元对特征进行序列建模,最后引入注意力机制以加强对重...