随着光伏、风电等新能源占比不断增加,以及大量新型电力电子设备等非线性负载接入电网,电力系统中的电能质量扰动事件(power quality disturbances,PQDs)频发。为了提高复合电能质量扰动识别准确率,该文提出一种多尺度卷积融合时间序列T...随着光伏、风电等新能源占比不断增加,以及大量新型电力电子设备等非线性负载接入电网,电力系统中的电能质量扰动事件(power quality disturbances,PQDs)频发。为了提高复合电能质量扰动识别准确率,该文提出一种多尺度卷积融合时间序列Transformer模型(multi-scale convolution fusion time series transformer,MCF-TST)。首先,使用3个不同尺度的卷积核对输入的原始电能质量扰动一维时序信号进行多通道卷积操作,初步提取扰动信号在不同时间尺度的多维特征;然后经过时间序列Transformer中的多头注意力机制提取扰动信号更加深层次的暂态局部特征和周期性全局特征;最后通过全连接层和softmax分类器输出识别结果。仿真和硬件实验结果表明,该文所提模型能够在保留信号的原始一维时序特征的同时提取更高维度的深层特征,对多种复合电能质量扰动识别准确率高,具有良好的抗噪能力和泛化性能。展开更多
建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性...建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.展开更多
文摘随着光伏、风电等新能源占比不断增加,以及大量新型电力电子设备等非线性负载接入电网,电力系统中的电能质量扰动事件(power quality disturbances,PQDs)频发。为了提高复合电能质量扰动识别准确率,该文提出一种多尺度卷积融合时间序列Transformer模型(multi-scale convolution fusion time series transformer,MCF-TST)。首先,使用3个不同尺度的卷积核对输入的原始电能质量扰动一维时序信号进行多通道卷积操作,初步提取扰动信号在不同时间尺度的多维特征;然后经过时间序列Transformer中的多头注意力机制提取扰动信号更加深层次的暂态局部特征和周期性全局特征;最后通过全连接层和softmax分类器输出识别结果。仿真和硬件实验结果表明,该文所提模型能够在保留信号的原始一维时序特征的同时提取更高维度的深层特征,对多种复合电能质量扰动识别准确率高,具有良好的抗噪能力和泛化性能。
文摘建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.
