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CNN-BiLSTM-Attention的超短期电力负荷预测 任建吉1,位慧慧1,邹卓霖2,侯庭庭1,原永亮3,沈记全1,王小敏1 (1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000;2.许继电气直流输电分公司,河南 许昌 461000;3.河南理工大学机械与动力工程学院,河南 焦作 454000)摘要:超短期电力负荷预测对电力系统的...
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,...
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。起首,接受奇异谱分析(SSA)方法对原始负荷数据进行分解,将其转换为多个子序列。然后,利用卷积神经网络(CNN)对这些子序列进行特征提取。接着,接受双向长短期记忆网络(BILSTM)对CNN提取的特征进行建模和猜测。最后,通过实际电力负荷数据进行对比试验,验证了...
总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在图像分类任务中具有较高的准确性和性能。通过使用麻雀算法对模型进行优化,可以进一步提高模型的性能。这个模型在深度学习领域具有重要的研究价值,并有望在实际应用中取得更好的效果。
1.Matlab实现基于CNN-BiLSTM-KDE卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指比输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计概率密度图; ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
摘要 一种基于室温修正和CNN‑BiLSTM的热负荷预测方法,采集供热企业监控系统中各供暖季与热负荷预测相关的数据,采用室温对热负荷进行修正;利用卷积双向长短期记忆神经网络建立供热系统的负荷预测模型;将经过预处理的数据进行训练集和测试集的划分;其中,针对各个供暖季数据,将所述数据依据室外温度分为初末期和中期两个...
基于CNN-BiLSTM的电力负荷监控预测平台是由重庆交通大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1075856,属于分类,想要查询更多关于基于CNN-BiLSTM的电力负荷监控预测平台著作的著作权信息就到天眼查官网!
为此,提出一种基于Attention机制的卷积−双向长短时记忆神经网络(AC-BiLSTM)瞬变电磁实时反演方法,充分利用时间差,在非观测时间进行模型...展开更多 The one-dimensional transient electromagnetic(TEM)method is time-consuming and suffers other drawbacks such as difficult parameter adjustment and heavy dependence...