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基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测
被引量：
4
1
作者
王可睿
邵必林
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期801-809,共9页
针对天然气负荷序列的复杂性和非线性,本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型.首先,采用皮尔逊相关系数进行相关性分析,提取出相关性强的气象特征;其次,引入时间向量嵌入层Time2Vec,将时间序列转换为连...
针对天然气负荷序列的复杂性和非线性,本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型.首先,采用皮尔逊相关系数进行相关性分析,提取出相关性强的气象特征;其次,引入时间向量嵌入层Time2Vec,将时间序列转换为连续向量空间,提取相应的时间特征,提高了模型对时间序列信息的计算效率;然后,将Time2Vec提取的时间特征、皮尔逊相关系数选取出的气象特征和原始负荷序列输入到长短期记忆网络(LSTM)和时间卷积网络(TCN)中进行负荷预测,充分利用LSTM的长期记忆能力和TCN的局部特征提取能力;最后,将LSTM和TCN通过注意力(Attention)机制组合起来,并根据其重要程度分别赋予不同的权重,得到最终预测结果.实验结果表明,本文所提出的组合预测模型具有更强的适应性和更高的精度.
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关键词
time2vec
注意力
长短期记忆网络
时间卷积网络
组合预测
负荷预测
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职称材料
基于VMD-T2V-Transformer的太阳辐射预测
2
作者
胡雅彬
史加荣
+1 位作者
陈应瑞
雍龙泉
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期778-784,共7页
太阳辐射的不确定性导致太阳能发电具有明显的随机性和不稳定性。针对此问题,该文结合变分模态分解(VMD)、Time2Vec(T2V)和Transformer,提出一种用于太阳辐射预测的VMD-T2V-Transformer模型。首先利用VMD将太阳辐射序列分解为若干子序列...
太阳辐射的不确定性导致太阳能发电具有明显的随机性和不稳定性。针对此问题,该文结合变分模态分解(VMD)、Time2Vec(T2V)和Transformer,提出一种用于太阳辐射预测的VMD-T2V-Transformer模型。首先利用VMD将太阳辐射序列分解为若干子序列;接着采用T2V对分解后的每个子序列进行时间特征嵌入;然后对嵌入时间特征后的子序列建立Transformer预测模型;最后将各模型的预测结果进行叠加,得到最终预测值。实验结果表明:该文所提模型优于其他主流模型,RMSE和MAE至少降低13.81%和16.44%。
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关键词
太阳辐射
太阳能发电
变分模态分解
time2vec
TRANSFORMER
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职称材料
时间嵌入和注意力机制的超短期风速预测混合模型研究
3
作者
田建辉
黄国勇
+1 位作者
邓为权
刘发炳
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期746-752,共7页
提出一种基于无人机搭载测风的超短期风速预测混合模型,该模型首先融合Time2Vec时间嵌入层对复杂非线性时间信息进行表征,其次采用宽深度卷积神经网络(WDCNN),能够在风速特征准确提取的同时进一步降低高频噪声的影响,在准确特征表征的...
提出一种基于无人机搭载测风的超短期风速预测混合模型,该模型首先融合Time2Vec时间嵌入层对复杂非线性时间信息进行表征,其次采用宽深度卷积神经网络(WDCNN),能够在风速特征准确提取的同时进一步降低高频噪声的影响,在准确特征表征的基础上,结合双向门控单元(BiGRU)与注意力机制实现短期风速的准确预测。使用无人机搭载在5~25 m获取的风速数据进行验证,所提混合模型在各高度层上对风速预测的准确性均优于对比方法,在风速波动性最大的25 m高度层,该模型风速预测的E_(MAE)、E_(RMSE)和E_(MSE)分别为0.1455、0.4124和0.1700 m/s,相较于对比模型分别降低45%、25%和43%以上。
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关键词
风电
风速
神经网络
时间序列
time2vec
注意力机制
无人机搭载测风
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职称材料
题名
基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测
被引量：
4
1
作者
王可睿
邵必林
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期801-809,共9页
基金
国家自然科学基金(62072363)。
文摘
针对天然气负荷序列的复杂性和非线性,本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型.首先,采用皮尔逊相关系数进行相关性分析,提取出相关性强的气象特征;其次,引入时间向量嵌入层Time2Vec,将时间序列转换为连续向量空间,提取相应的时间特征,提高了模型对时间序列信息的计算效率;然后,将Time2Vec提取的时间特征、皮尔逊相关系数选取出的气象特征和原始负荷序列输入到长短期记忆网络(LSTM)和时间卷积网络(TCN)中进行负荷预测,充分利用LSTM的长期记忆能力和TCN的局部特征提取能力;最后,将LSTM和TCN通过注意力(Attention)机制组合起来,并根据其重要程度分别赋予不同的权重,得到最终预测结果.实验结果表明,本文所提出的组合预测模型具有更强的适应性和更高的精度.
关键词
time2vec
注意力
长短期记忆网络
时间卷积网络
组合预测
负荷预测
Keywords
time2vec
attention
long short-term memory(LSTM)
temporal convolutional network(TCN)
combined forecasting
load forecasting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于VMD-T2V-Transformer的太阳辐射预测
2
作者
胡雅彬
史加荣
陈应瑞
雍龙泉
机构
西安建筑科技大学理学院
陕西理工大学数学与计算机科学学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期778-784,共7页
基金
陕西省自然科学基金(2024JC-YBMS-014,2021JM-378)。
文摘
太阳辐射的不确定性导致太阳能发电具有明显的随机性和不稳定性。针对此问题,该文结合变分模态分解(VMD)、Time2Vec(T2V)和Transformer,提出一种用于太阳辐射预测的VMD-T2V-Transformer模型。首先利用VMD将太阳辐射序列分解为若干子序列;接着采用T2V对分解后的每个子序列进行时间特征嵌入;然后对嵌入时间特征后的子序列建立Transformer预测模型;最后将各模型的预测结果进行叠加,得到最终预测值。实验结果表明:该文所提模型优于其他主流模型,RMSE和MAE至少降低13.81%和16.44%。
关键词
太阳辐射
太阳能发电
变分模态分解
time2vec
TRANSFORMER
Keywords
solar radiation
solar power generation
variational mode decomposition
time2vec
Transformer
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
时间嵌入和注意力机制的超短期风速预测混合模型研究
3
作者
田建辉
黄国勇
邓为权
刘发炳
机构
昆明理工大学民航与航空学院
中广核新能源投有限公司云南分公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期746-752,共7页
基金
云南省省市一体化专项(202202AH080009)。
文摘
提出一种基于无人机搭载测风的超短期风速预测混合模型,该模型首先融合Time2Vec时间嵌入层对复杂非线性时间信息进行表征,其次采用宽深度卷积神经网络(WDCNN),能够在风速特征准确提取的同时进一步降低高频噪声的影响,在准确特征表征的基础上,结合双向门控单元(BiGRU)与注意力机制实现短期风速的准确预测。使用无人机搭载在5~25 m获取的风速数据进行验证,所提混合模型在各高度层上对风速预测的准确性均优于对比方法,在风速波动性最大的25 m高度层,该模型风速预测的E_(MAE)、E_(RMSE)和E_(MSE)分别为0.1455、0.4124和0.1700 m/s,相较于对比模型分别降低45%、25%和43%以上。
关键词
风电
风速
神经网络
时间序列
time2vec
注意力机制
无人机搭载测风
Keywords
wind power
wind speed
neural networks
time series
time2vec
attentional mechanism
unmanned aerial vehicle(UAV)wind measurement
分类号
TM614 [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Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测
王可睿
邵必林
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于VMD-T2V-Transformer的太阳辐射预测
胡雅彬
史加荣
陈应瑞
雍龙泉
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
时间嵌入和注意力机制的超短期风速预测混合模型研究
田建辉
黄国勇
邓为权
刘发炳
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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