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基于改进双重压缩和激励与多头特征注意力机制的电-热负荷协同预测
1
作者
余强
韩静娴
+4 位作者
杨子梁
宋济东
杨德昌
齐海杰
于芃
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第3期201-208,共8页
综合能源系统中负荷多样且存在耦合,为提升负荷预测精度,提出一种基于改进双重注意力机制的分组卷积神经网络-门控循环单元短期电-热负荷协同预测模型。通过改进的压缩和激励注意力为各输入通道加权,再对其进行分组卷积;利用多头特征注...
综合能源系统中负荷多样且存在耦合,为提升负荷预测精度,提出一种基于改进双重注意力机制的分组卷积神经网络-门控循环单元短期电-热负荷协同预测模型。通过改进的压缩和激励注意力为各输入通道加权,再对其进行分组卷积;利用多头特征注意力对卷积结果进行赋权,并利用输入门控循环单元模型对负荷进行预测。算例仿真结果表明,所提模型的平均绝对百分比误差均低于3%。
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关键词
综合能源系统
负荷预测
分组卷积神经网络
门控循环单元
改进的压缩和激励注意力机制
多头特征注意力机制
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职称材料
题名
基于改进双重压缩和激励与多头特征注意力机制的电-热负荷协同预测
1
作者
余强
韩静娴
杨子梁
宋济东
杨德昌
齐海杰
于芃
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
国网智能电网研究院有限公司
国网山东省电力公司电力科学研究院
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第3期201-208,共8页
基金
国家电网有限公司科技项目(SGSDDK00PDJS2250114)
国家自然科学基金资助项目(52377127)。
文摘
综合能源系统中负荷多样且存在耦合,为提升负荷预测精度,提出一种基于改进双重注意力机制的分组卷积神经网络-门控循环单元短期电-热负荷协同预测模型。通过改进的压缩和激励注意力为各输入通道加权,再对其进行分组卷积;利用多头特征注意力对卷积结果进行赋权,并利用输入门控循环单元模型对负荷进行预测。算例仿真结果表明,所提模型的平均绝对百分比误差均低于3%。
关键词
综合能源系统
负荷预测
分组卷积神经网络
门控循环单元
改进的压缩和激励注意力机制
多头特征注意力机制
Keywords
integrated energy system
load forecasting
group convolutional neural network
gated recurrent unit
improved squeeze and excitation attention mechanism
multi-head feature attention mechanism
分类号
TK019 [动力工程及工程热物理]
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作者
出处
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1
基于改进双重压缩和激励与多头特征注意力机制的电-热负荷协同预测
余强
韩静娴
杨子梁
宋济东
杨德昌
齐海杰
于芃
《电力自动化设备》
北大核心
2025
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