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基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法
被引量：
14
1
作者
李扬帆
张凌浩
+3 位作者
雷勇
冉金周
叶桄希
张颉
《水电能源科学》
北大核心
2021年第8期198-201,173,共5页
针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分...
针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分别训练时间卷积网络和门控循环单元两种深度学习模型并建立所提方法的整体架构。对某地区低采集频率用电数据进行仿真分析,与传统的长短期记忆网络、一维卷积及多层感知机等方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有效可行。
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关键词
短期用电量
预测
时间卷积网络
门控循环单元
深度学习
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职称材料
基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法研究
被引量：
5
2
作者
马超
倪凯峰
陈晓云
《电子设计工程》
2020年第20期129-133,共5页
为减小区域短期用电量的预测误差、减少电力系统的能源消耗,设计了基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法。对采集到的历史用电量数据进行修正处理,并通过归一化处理过程统一用电量数据形式;利用高斯混合模型得到区域短期用电量的...
为减小区域短期用电量的预测误差、减少电力系统的能源消耗,设计了基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法。对采集到的历史用电量数据进行修正处理,并通过归一化处理过程统一用电量数据形式;利用高斯混合模型得到区域短期用电量的正态分布情况,根据区域最小化原理推导出短期用电量的目标函数,并结合聚类分析将用电量预测转化为线性求解过程,划分出用电量数据的子序列,再结合不同时期用电需求配比得到最终的区域短期用电量预测结果。实验结果证明,与现有的预测方法相比,基于混合聚类分析的预测方法的预测结果与实际值更为接近,预测准确性更高。
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关键词
混合聚类分析
短期用电量
用电
预测
归一化处理
线性分析
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职称材料
题名
基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法
被引量：
14
1
作者
李扬帆
张凌浩
雷勇
冉金周
叶桄希
张颉
机构
四川大学电气工程学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
川投信息产业集团有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第8期198-201,173,共5页
文摘
针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分别训练时间卷积网络和门控循环单元两种深度学习模型并建立所提方法的整体架构。对某地区低采集频率用电数据进行仿真分析,与传统的长短期记忆网络、一维卷积及多层感知机等方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有效可行。
关键词
短期用电量
预测
时间卷积网络
门控循环单元
深度学习
Keywords
short-term electricity consumption forecast
TCN
GRU
deep learning
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法研究
被引量：
5
2
作者
马超
倪凯峰
陈晓云
机构
国网新疆电力有限公司电力科学研究院
出处
《电子设计工程》
2020年第20期129-133,共5页
文摘
为减小区域短期用电量的预测误差、减少电力系统的能源消耗,设计了基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法。对采集到的历史用电量数据进行修正处理,并通过归一化处理过程统一用电量数据形式;利用高斯混合模型得到区域短期用电量的正态分布情况,根据区域最小化原理推导出短期用电量的目标函数,并结合聚类分析将用电量预测转化为线性求解过程,划分出用电量数据的子序列,再结合不同时期用电需求配比得到最终的区域短期用电量预测结果。实验结果证明,与现有的预测方法相比,基于混合聚类分析的预测方法的预测结果与实际值更为接近,预测准确性更高。
关键词
混合聚类分析
短期用电量
用电
预测
归一化处理
线性分析
Keywords
mixed cluster analysis
short⁃term electricity consumption
electricity consumption prediction
normalization treatment
linear analysis
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法
李扬帆
张凌浩
雷勇
冉金周
叶桄希
张颉
《水电能源科学》
北大核心
2021
14
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职称材料
2
基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法研究
马超
倪凯峰
陈晓云
《电子设计工程》
2020
5
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职称材料
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参考文献
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