(1)CNN-BiLSTM-Attention模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的深度学习模型,特别适用于超短期电力负荷预测。该模型首先通过CNN提取时间序列数据中的局部特征,接着利用BiLSTM捕捉时间序列中的长期依赖关系,最后通过注意力机制强调预测中的关键信息。具体来说,CNN层能够从原始数...
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...
基于启发式优化CNN-BILSTM模型的电力负荷超短时预测研究一、引言随着电力系统的日益复杂化和智能化,电力负荷预测成为了电力系统运行与调度的重要环节。超短时电力负荷预测,即在极短时间内对电力负荷进行精确预测,对于电力系统的稳定运行和优化调度具有至关重要的意义。近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的成果,特别...
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,...
基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究,是将变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)三种技术相结合的预测模型,该模型在处理复杂、非线性的时间序列数据方面表现出色,特别适用于电力负荷预测等领域。以下是对该研究的详细分析: 一、模型原理 ...
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基于CNN-LSTM-Attention的负荷预测研究是一个结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的复合模型,旨在提高电力负荷预测的精度和鲁棒性。以下是对该研究的详细概述: 一、研究背景与意义 负荷预测是电力系统中一项至关重要的任务,对于电力系统的规划、调度和运维具有重要意义。然而,由于负...
2021. 01. 05基于注意力机制的 CNN-LSTM 短期电力负荷预测方法魏 健1 ,赵红涛 1 ,刘敦楠 2 ,加鹤萍 2 ,王宣元 3 ,张浩3 ,刘蓁3(1. 华北电力大学 数理学院,北京 102206;2. 华北电力大学 经济与管理学院,北京 102206;3. 冀北电力交易中心有限公司,北京 100053)摘要:精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统...
由图3可以看出,本文所提模型CNN-LSTM预测得到的负荷预测曲线精度最高,与实际曲线变化趋势基本一致。 4结论 本文考慮历史负荷数据、时间信息、温度对短期电力负荷预测的影响,提出了一种基于一维卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期电力负荷预测模型,对电力负荷数据进行异常值修正与缺失值填补,对所有的负荷、温度数据进...
摘要:住宅短期电力负荷预测是一种关键应用场景,能够为电力公司和用户提供实时且准确的用电负荷预估,实现最优调度并合理分配电力资源。提出了一种基于双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的CNN-BiLSTM预测模型。利用CNN对原始负载数据进行特征...