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基于QWDAE和HWMHGRU融合的电力系统短期负荷预测模型
被引量：
5
1
作者
李文升
孙东磊
+3 位作者
郑志杰
梁荣
王凇瑶
张智晟
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期62-67,共6页
为提升电力系统短期负荷预测精度,提出量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元神经网络融合的短期负荷预测模型。首先利用量子信息处理机制,采用量子加权神经元构建量子加权降噪自编码器,挖掘负荷序列中的有效信息作为输入特...
为提升电力系统短期负荷预测精度,提出量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元神经网络融合的短期负荷预测模型。首先利用量子信息处理机制,采用量子加权神经元构建量子加权降噪自编码器,挖掘负荷序列中的有效信息作为输入特征;然后提出具有两级门控结构和高速通道结构的高速通道多层级门控循环单元,构成量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元融合的短期负荷预测模型。仿真结果表明,所提模型具有较好的预测精度和预测稳定性。
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关键词
高速通道多层级门控循环单元
量子加权降噪自编码器
短期负荷预测
电力系统
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职称材料
题名
基于QWDAE和HWMHGRU融合的电力系统短期负荷预测模型
被引量：
5
1
作者
李文升
孙东磊
郑志杰
梁荣
王凇瑶
张智晟
机构
国网山东省电力公司经济技术研究院
青岛大学电气工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期62-67,共6页
基金
国网山东省电力公司科技项目(520625220001)。
文摘
为提升电力系统短期负荷预测精度,提出量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元神经网络融合的短期负荷预测模型。首先利用量子信息处理机制,采用量子加权神经元构建量子加权降噪自编码器,挖掘负荷序列中的有效信息作为输入特征;然后提出具有两级门控结构和高速通道结构的高速通道多层级门控循环单元,构成量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元融合的短期负荷预测模型。仿真结果表明,所提模型具有较好的预测精度和预测稳定性。
关键词
高速通道多层级门控循环单元
量子加权降噪自编码器
短期负荷预测
电力系统
Keywords
highway multi-hierarchy gated recurrent unit(HWMHGRU)
quantum
weighted
denoising
autoencoder
(
qwdae
)
short-term load forecasting
power system
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于QWDAE和HWMHGRU融合的电力系统短期负荷预测模型
李文升
孙东磊
郑志杰
梁荣
王凇瑶
张智晟
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
5
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