电力负荷短期预测

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基于深度信念网络的电力负荷短期预测方法
《新型电力系统》2025年第1期111-124,共14页曹华珍 韦斌 高超 吴杰康 雷振 隋宇 陈亚彬 
广东电网有限责任公司电力规划专题研究项目(031000QQ00220019)。
随着电力市场深入改革,电力逐渐显现商品属性,实时电价走向将会影响短期用电需求,为提高考虑实时电价情况下电力负荷短期预测精度问题,有效映射短期负荷随机性,提出一种电力市场环境下基于实时电价的负荷短期预测方法。选取以实时电价...
关键词：电力负荷短期预测 深度信念网络 鲸鱼算法 互信息 相似日 
基于GCN-Informer模型的电力负荷短期预测
《电力大数据》2024年第7期22-34,共13页付泉泳 秦骁 张导 吴纯模 莫婷 胡豁然 
电力负荷短期预测旨在指导电力调度计划的制定、实现供需动态平衡。深度学习在电力负荷短期预测中得到了广泛应用,但是现有的短期预测模型主要利用历史负荷数据,较少考虑多个用户用电行为之间的相互影响。该文利用图卷积网络(graph conv...
关键词：短期预测 深度学习 图卷积网络 Informer模型 
基于猎人猎物优化算法优化BiLSTM的电力负荷短期预测被引量：3
《山东电力技术》2024年第4期64-71,共8页陈晓华 吴杰康 蔡锦健 唐文浩 龙泳丞 王志平 
国家自然科学基金项目(50767001)。
针对电力负荷由于随机性和非线性等原因导致预测精度不高等问题,基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与猎人猎物优化(hunter-prey optimization,HPO)算法,提出一种优化双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short...
关键词：双向长短期记忆神经网络 猎人猎物优化算法 电力负荷 短期预测 经验模态分解 
基于深度学习的电力负荷短期预测被引量：4
《广州航海学院学报》2023年第4期43-47,共5页尚筱雅 林文浩 邱泽锦 李瑞 
广州市科技计划项目(202102020663);国家自然科学基金(62006052);广州市高等教育教学质量与教学改革工程电路课程教研室项目(2022KCJYS012)。
为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史...
关键词：短期负荷预测 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 
基于并联时序卷积神经网络的电力负荷短期预测被引量：5
《电力需求侧管理》2023年第6期43-49,共7页张月 胡春光 赵罡 
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2022142)。
电力负荷的短期预测可以合理地确定机组运行方式,安排日调度计划,提高计量精准度,对实现系统功率平衡和保障系统的安全经济运行具有重要意义。在利用神经网络进行负荷短期预测时,若训练数据不足,模型的学习能力会大大降低。同时,由于电...
关键词：电力负荷 短期预测 并联时序卷积 神经网络 训练模型 周期特征 
基于Bootstrap误差修正的电力负荷短期预测深度学习模型被引量：5
《热力发电》2023年第3期121-129,共9页张宇晨 姜雪松 李春伟 刘森 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019E001)。
针对负荷数据非线性、强波动性等特点导致数据规律性较弱电力负荷预测模型不准确的问题,构建基于Bootstrap误差修正的TCN-WOA-Bi LSTM-Attention电力负荷短期预测模型。使用时序卷积神经网络(TCN)提取时序特征并通过注意力机制(Attentio...
关键词：电力负荷短期预测 BOOTSTRAP 误差修正 时序卷积神经网络 鲸鱼优化算法 
基于EEMD-CatBoost的短期电力负荷预测
《自动化应用》2023年第5期221-224,228,共5页顾恩到 郭延鹏 
准确的负荷预测在电力调度、系统可靠性和规划中起着关键作用。针对各种不确定因素造成了电力需求的波动,本文提出了一种基于EEMD-CatBoost的短期负荷预测方法。模型利用集合经验模态分解(EEMD)对非平稳原始序列进行处理,将原始电力负...
关键词：集合经验模态分解 CatBoost 固有模态函数(IMF) 电力负荷短期预测 
基于遗传算法优化LightGBM-XGBoost模型的电力负荷预测被引量：3
《科学技术创新》2023年第3期71-75,共5页吴霆辉 
电力负荷短期预测在电网改造、保障电力系统经济运行上具有重要的研究意义。为了提高预测精度,基于误差倒数法,提出了基于遗传算法优化的LightGBM-XGBoost融合模型。基于华南某城市的电力负荷数据,融合模型在测试集上的MAPE值为1.0931%...
关键词：电力负荷短期预测 遗传算法 LightGBM XGBoost 融合模型 
基于LSTM的多变量电力负荷短期预测被引量：8
《现代信息科技》2022年第24期155-158,共4页陈显涛 
电力系统负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。若电力负荷预测准确,短期内可为电网内部机组启停、调度、运营提供参考。文章基于华南某城市的用电负荷相关数据,使用LSTM深度学习模型进行多变量预测,并在实证分析中对线性回归...
关键词：RNN LSTM 深度学习 电力负荷 
电力负荷短期预测研究
《电力系统装备》2022年第1期57-59,共3页罗文 
为进行电力负荷的短期预测,本文建立一种以支持向量机为核心算法的短期数据预测模型,同时通过小波分解算法对研究数据进行处理,从而进一步提高模型的预测精度。同时,针对以往预测模型预测适应性较低的问题,本文提出了建立模型的可调节参...
关键词：负荷预测 小波分解 支持向量机 可调参数 
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