线负荷

作品数：126被引量：627H指数：16
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基于VMD-LSTMQR的滚动母线负荷区间预测被引量：6
《电力工程技术》2021年第6期9-17,共9页董新伟 卜智龙 陈鸣慧 鹿文蓬 年珩 
国家自然科学基金资助项目(51977194)。
负荷区间预测能够对负荷出力变化进行概率化分析,准确量化不确定性因素对负荷的影响。相较于传统的点预测,区间预测更能直观反映负荷变化趋势,有助于保障电力系统的安全稳定运行。基于此,文中提出一种基于变分模态分解-长短期记忆神经...
关键词：母线负荷 区间预测 变分模态分解(VMD) 长短期记忆神经网络分位数回归(LSTMQR) 滚动模式 分解重构 
基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测被引量：17
《电力工程技术》2021年第4期123-129,共7页唐戈 余一平 秦川 鞠平 
国家自然科学基金资助项目(51837004,U2066601)。
针对部分工业类母线负荷波动较大,传统点预测方法难以准确预测的问题,文中提出一种基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络分位数回归(QRLSTM)组合的母线负荷日前区间预测模型。首先,针对工业类负荷功率的高频波动,采用去噪自编码器对...
关键词：母线负荷 日前区间预测 卷积神经网络 长短记忆神经网络分位数回归 注意力机制 
基于双向长短时记忆网络的母线负荷分解方法被引量：8
《电力工程技术》2020年第6期104-109,共6页钱甜甜 王珂 徐立中 石飞 
国家电网有限公司科技项目(52110418002A)。
目前在负荷分解领域的研究多以家庭住宅的总负荷分解为电器级别的负荷为主,对于中高电压等级的母线负荷分解研究较少,为解决这一问题,提出基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的中高电压等级母线负荷分解算法。首先在长短时记忆(LSTM)的基...
关键词：母线负荷 负荷分解 人工智能 深度学习 双向长短时记忆网络 
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