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基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测
被引量：
9
1
作者
邢晓萱
巩敦卫
+2 位作者
孙晓燕
张勇
梁睿
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期3476-3488,I0011,共14页
综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精...
综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精度。首先,基于最小累积距离的综合能源负荷数据聚类,识别系统的极端模式;然后,利用深度学习模型的残差和聚类误差进行误差重构,检测异常数据;最后,采用改进的Stacking集成学习方法,进行极端模式的综合能源负荷预测。将所提方法应用于典型的综合能源系统,并与已有方法比较,实验结果表明,所提方法能够很好地解决极端模式的综合能源系统短期负荷预测问题。
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关键词
综合能源系统
负荷预测
极端模式识别
重构误差
集成学习
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职称材料
题名
基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测
被引量：
9
1
作者
邢晓萱
巩敦卫
孙晓燕
张勇
梁睿
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
青岛科技大学自动化与电子工程学院
中国矿业大学电气工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期3476-3488,I0011,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFE0199000)
国家自然科学基金项目(62133015)。
文摘
综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精度。首先,基于最小累积距离的综合能源负荷数据聚类,识别系统的极端模式;然后,利用深度学习模型的残差和聚类误差进行误差重构,检测异常数据;最后,采用改进的Stacking集成学习方法,进行极端模式的综合能源负荷预测。将所提方法应用于典型的综合能源系统,并与已有方法比较,实验结果表明,所提方法能够很好地解决极端模式的综合能源系统短期负荷预测问题。
关键词
综合能源系统
负荷预测
极端模式识别
重构误差
集成学习
Keywords
integrated energy system
load forecasting
extreme pattern recognition
reconstruction error
ensemble learning
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TK01 [动力工程及工程热物理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测
邢晓萱
巩敦卫
孙晓燕
张勇
梁睿
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
9
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