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题名基于数据驱动的用户用能行为分析方法
被引量：12
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作者
李江峡
马艳
古海生
伍先艳
田斌
柴涛
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机构
三峡大学水电站运行与控制湖北省重点实验室
武汉交通职业学院
国网安徽省合肥市供电公司
国网湖北省恩施供电公司
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出处
《智慧电力》
北大核心
2020年第9期63-68,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61876097)。
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文摘
随着综合能源系统的快速发展,为了满足综合能源系统联合规划的需要,亟需对综合能源系统中用户用能行为进行分析建模。基于数据驱动思想,引入了深度学习方法,提出了一种用于用户用能行为分析的方法。首先,对影响用户用能行为的数据类型、结构进行分析;然后,引入Seq2Seq技术,以GRU为神经元构建深度学习模型;最后,通过算例对所提方法的有效性进行验证。算例研究表明:所提的方法能够以海量历史数据为基础,准确预测出用户的用能行为情况。
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关键词
用户用能行为分析
数据驱动
深度学习
Seq2Seq技术
GRU
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Keywords
energy use behavior of users
data-driven
deep learning
Seq2Seq technology
GRU
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分类号
TM391.4
[电气工程—电机]
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