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考虑多维影响因素的改进Transformer-PSO短期电价预测方法
被引量：
6
1
作者
孙欣
王思敏
+2 位作者
谢敬东
江海林
王森
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1420-1431,共12页
随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进...
随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进一步分析电价形成的相关因素,利用自相关函数分析电价的多周期特性并在此基础上调整输入序列,克服了仅采用历史数据以及经验调整输入序列导致预测精度受限的问题.其次,结合长短期记忆(LSTM)、自注意力机制与多层注意力机制并采用多输入结构建立改进Transformer模型,进一步提升LSTM模型捕获不同时间步信息间的长短期依赖关系的能力,克服LSTM的信息利用瓶颈,适应包括历史电价及多种电价成因的复杂多序列输入.此外,还利用PSO智能算法搜索模型不同学习阶段的最佳学习率克服手动调整学习率的局限性.最后,采用PJM市场电价进行算例分析,结果表明所提短期电价预测模型能应用于电价影响因素多、变化剧烈的市场环境,并有效提升短期电价预测精度.
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关键词
短期电价预测
多维影响因素
自相关分析
改进Transformer模型
粒子群优化
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职称材料
如何驱动智能制造企业数字化创新?——基于技术可供性视角的机制与证据
被引量：
10
2
作者
谢卫红
李淑荧
+2 位作者
李忠顺
邹玉坤
郭海珍
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2023年第11期75-92,共18页
随着数字技术的深入发展与广泛应用,数字化创新逐渐成为智能制造企业高质量发展的关键驱动力。本文以2016—2021年380家智能制造上市公司为研究对象,从技术可供性视角出发,建立了固定效应模型,系统探讨了技术、行为主体和情境三个层面...
随着数字技术的深入发展与广泛应用,数字化创新逐渐成为智能制造企业高质量发展的关键驱动力。本文以2016—2021年380家智能制造上市公司为研究对象,从技术可供性视角出发,建立了固定效应模型,系统探讨了技术、行为主体和情境三个层面对智能制造企业数字化创新的多维影响。研究发现:①数字化资源、首席信息官与区域数字经济环境为智能制造企业数字化创新提供了强有力的支持;②数字化资源、首席信息官及其两者之间的交互作用在数字化创新方面的赋能效果对国有、高吸收能力的智能制造企业更为显著;③区域数字经济环境的优化有助于首席信息官与信息技术在交互中发挥最大的数字化创新效能。
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关键词
数字化创新
技术可供性
智能制造企业
多维影响因素
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职称材料
题名
考虑多维影响因素的改进Transformer-PSO短期电价预测方法
被引量：
6
1
作者
孙欣
王思敏
谢敬东
江海林
王森
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1420-1431,共12页
基金
国家自然科学基金(U2066214)资助项目。
文摘
随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进一步分析电价形成的相关因素,利用自相关函数分析电价的多周期特性并在此基础上调整输入序列,克服了仅采用历史数据以及经验调整输入序列导致预测精度受限的问题.其次,结合长短期记忆(LSTM)、自注意力机制与多层注意力机制并采用多输入结构建立改进Transformer模型,进一步提升LSTM模型捕获不同时间步信息间的长短期依赖关系的能力,克服LSTM的信息利用瓶颈,适应包括历史电价及多种电价成因的复杂多序列输入.此外,还利用PSO智能算法搜索模型不同学习阶段的最佳学习率克服手动调整学习率的局限性.最后,采用PJM市场电价进行算例分析,结果表明所提短期电价预测模型能应用于电价影响因素多、变化剧烈的市场环境,并有效提升短期电价预测精度.
关键词
短期电价预测
多维影响因素
自相关分析
改进Transformer模型
粒子群优化
Keywords
short-term electricity price prediction
multidimensional influencing factors
autocorrelation analysis
improved Transformer model
particle swarm optimization(PSO)
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
如何驱动智能制造企业数字化创新?——基于技术可供性视角的机制与证据
被引量：
10
2
作者
谢卫红
李淑荧
李忠顺
邹玉坤
郭海珍
机构
广东工业大学经济学院
广东工业大学数字经济与数据治理实验室
广东省制造业大数据创新研究中心
广东工业大学管理学院
广东工业大学大数据战略研究中心
出处
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2023年第11期75-92,共18页
基金
国家自然科学基金面上项目“重组视角的数字化创新影响因素及其对制造业核心竞争力构建机制研究”(72274041)
广东省哲学社会科学规划项目“基于技术可供性的数字化创新维度及其影响因素研究——以广东专精特新企业为例”(GD22CGL28)。
文摘
随着数字技术的深入发展与广泛应用,数字化创新逐渐成为智能制造企业高质量发展的关键驱动力。本文以2016—2021年380家智能制造上市公司为研究对象,从技术可供性视角出发,建立了固定效应模型,系统探讨了技术、行为主体和情境三个层面对智能制造企业数字化创新的多维影响。研究发现:①数字化资源、首席信息官与区域数字经济环境为智能制造企业数字化创新提供了强有力的支持;②数字化资源、首席信息官及其两者之间的交互作用在数字化创新方面的赋能效果对国有、高吸收能力的智能制造企业更为显著;③区域数字经济环境的优化有助于首席信息官与信息技术在交互中发挥最大的数字化创新效能。
关键词
数字化创新
技术可供性
智能制造企业
多维影响因素
Keywords
digital innovation
technology affordance
smart manufacturing companies
multi-dimensional influencing factors
分类号
F273 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑多维影响因素的改进Transformer-PSO短期电价预测方法
孙欣
王思敏
谢敬东
江海林
王森
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
如何驱动智能制造企业数字化创新?——基于技术可供性视角的机制与证据
谢卫红
李淑荧
李忠顺
邹玉坤
郭海珍
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2023
10
在线阅读
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职称材料
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