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题名基于深度混合密度网络的住宅负荷概率预测
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作者
张威
张晓丽
刘影
彭鑫霞
王慧楠
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机构
国网冀北电力有限公司营销服务中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期127-135,209,共10页
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基金
国网冀北电力有限公司科技项目(5201041900VX)。
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文摘
为了解决住宅负荷预测中的不确定性问题,提升预测精度,提出一种基于深度混合密度网络的住宅负荷概率预测。设计一种端到端卷积神经网络和门控递归单元相结合的概率居民负荷预测复合模型;重新构造了一个损失函数,从而防止由间接结构传播产生较大误差,并提高计算效率,进一步将所设计的深度模型合并到混合密度网络中,直接预测概率密度函数。实验结果表明,相比于其他方法,该方法在居民负荷概率预测中具有一定优势。
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关键词
深度混合密度网络
住宅负荷
概率密度
门控循环单元
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Keywords
Deep mixed density network
Residential load
Probability density
Gated circulation unit
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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