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基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
被引量：
11
1
作者
王刚
杨晓静
+3 位作者
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期137-141,共5页
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个...
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。
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关键词
工业园区负荷预测
深度学习
权值共享
任务聚合
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题名
基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
被引量：
11
1
作者
王刚
杨晓静
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
机构
国网天津市电力公司
国网天津城南供电分公司
北京清软创新科技股份有限公司
华北电力大学
出处
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期137-141,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(59577060)。
文摘
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。
关键词
工业园区负荷预测
深度学习
权值共享
任务聚合
Keywords
industrial park load forecasting
deep learning
weight sharing
tasks clustering
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
王刚
杨晓静
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
《电测与仪表》
北大核心
2021
11
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