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基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法
被引量：
17
1
作者
代业明
周琼
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期138-147,共10页
电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益。首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)...
电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益。首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构建一种由误差倒数法确定权重的电力负荷组合预测模型,从而得到一种新的短期电力负荷预测方法。通过新加坡电力市场数据集对该方法进行评估,结果显示,该方法的预测结果比单一预测方法更加接近真实数据且误差更小,具备有效性、精准性和实用性的优势。
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关键词
短期负荷预测
双向长短期记忆网络
极端梯度提升
误差倒数组合法
组合
模型
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题名
基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法
被引量：
17
1
作者
代业明
周琼
机构
青岛大学商学院
出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期138-147,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(72171126)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(20YJA630009)。
文摘
电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益。首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构建一种由误差倒数法确定权重的电力负荷组合预测模型,从而得到一种新的短期电力负荷预测方法。通过新加坡电力市场数据集对该方法进行评估,结果显示,该方法的预测结果比单一预测方法更加接近真实数据且误差更小,具备有效性、精准性和实用性的优势。
关键词
短期负荷预测
双向长短期记忆网络
极端梯度提升
误差倒数组合法
组合
模型
Keywords
short-term load forecasting
bi-directional long short-term memory(Bi-LSTM)
eXtreme gradient boosting(XGBoost)
error reciprocal method
combined model
分类号
TM73 [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
操作
1
基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法
代业明
周琼
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
17
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