基于CNN-LSTM-Attention的负荷预测模型主要由以下几个部分组成: 卷积神经网络层(CNN): 作用:用于提取负荷数据中的空间特征。通过卷积操作,CNN可以学习不同时间步长之间存在的局部相关性,并提取出关键的特征信息。 优势:CNN在处理图像数据方面表现出色,其强大的特征提取能力同样适用于负荷数据的空间特征提取。 长短期记忆...
短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考.电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法.以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的...
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,...
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)网络相结合充分提取负荷数据本身的时空特征。然后引入注意力(Attention)机制自动为BiLSTM隐藏层状态分配相应的...
摘要:为提高短期电力负荷预测精度,提出了基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)的CNN⁃BiLSTM⁃Att(Convolutional Neural Network⁃Bidirectional Long Short⁃Term Memory⁃Attention)的短期负荷预测模型㊂该模型将历史的负荷数据使用VMD 分解成多个子序列负荷并结合天气㊁日期㊁工作日类型等因素...
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...
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...
一种基于cnn-bigru超短期电力负荷预测方法 技术领域 1.本发明属于电力符合预测,涉及基于cnn-bigru超短期电力负荷预测方法。 背景技术: 2.电力系统负荷预测是电力系统规划和稳定、安全、经济运行的基础。根据预测期限可以将负荷预测分为长期预测,中期预测,短期预测和超短期预测。不同的预测类型对电网有着不同的应用目的...
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 = []; ...
本文提出了一种基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据猜测方法。该方法通过SSA分解、卷积神经网络特征提取和双向长短期记忆网络建模,能够更好地处理电力负荷数据的非线性和非平稳特性。试验结果表明,所提方法在电力负荷猜测方面取得了较好的效果。将来的探究可以进一步优化模型参数和网络结构,探究更多先进的深度进修算法,以...