电力市场环境下,精准的短期负荷预测可以保障电网安全稳定运行,但电价的实时波动增加了负荷变化的复杂性,加大了预测难度。针对这一问题,采用最大信息系数法分析电价及历史负荷与当前时刻负荷的相关性,为预测模型输入特征的确定提供依...电力市场环境下,精准的短期负荷预测可以保障电网安全稳定运行,但电价的实时波动增加了负荷变化的复杂性,加大了预测难度。针对这一问题,采用最大信息系数法分析电价及历史负荷与当前时刻负荷的相关性,为预测模型输入特征的确定提供依据。在此基础上,提出了基于Attention-LSTM (attention long short-term memory,Attention-LSTM)网络的短期负荷预测模型。该模型充分利用负荷的时序特性,并采用Attention机制突出对负荷预测起到关键作用的输入特征。以澳大利亚某地区真实数据为算例,分别应用Attention-LSTM模型与其他模型进行仿真实验。结果表明,所提方法在预测精度和算法鲁棒性方面均优于其他模型。展开更多
文摘电力市场环境下,精准的短期负荷预测可以保障电网安全稳定运行,但电价的实时波动增加了负荷变化的复杂性,加大了预测难度。针对这一问题,采用最大信息系数法分析电价及历史负荷与当前时刻负荷的相关性,为预测模型输入特征的确定提供依据。在此基础上,提出了基于Attention-LSTM (attention long short-term memory,Attention-LSTM)网络的短期负荷预测模型。该模型充分利用负荷的时序特性,并采用Attention机制突出对负荷预测起到关键作用的输入特征。以澳大利亚某地区真实数据为算例,分别应用Attention-LSTM模型与其他模型进行仿真实验。结果表明,所提方法在预测精度和算法鲁棒性方面均优于其他模型。
