电力负荷预测

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基于空间映射区分度提升和Bi-LSTM的PLF
《计算机仿真》2025年第1期47-51,120,共6页陈建平 周明 许锋 魏业文 
提出了基于多颜色空间高维映射和Bi-LSTM深度网络相结合的电力负荷预测方法。将图像处理中经典的多颜色空间模型将原始的电力负荷数据映射至高维空间,提升电力负荷数据的空间可分离性,同时对高维数据应用主元分析方法进行降维,确保预测...
关键词：电力负荷预测 多颜色空间模型 空间映射区分度 
基于RRPNN-CEEMD-BiLSTM的短期电力负荷预测
《计算机仿真》2024年第11期137-141,共5页魏晓宾 焦丕华 胡钰业 于洋 
山东省重点研发计划项目资助(2019JZZY020804)。
随着低碳经济的不断发展,准确的电力负荷预测对于能源管理至关重要。为了提高电力负荷短期预测的准确度,提出基于改进的岭多项式神经网络(RRPNN)、互补集合经验模态分解(CEEMD)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的短期电力负荷预测。首先通...
关键词：短期负荷预测 岭多项式神经网络 互补集合经验模态分解 双向长短期记忆网络 
考虑气象因素的季节型电力负荷预测方法仿真
《计算机仿真》2024年第10期74-77,82,共5页童卓奇 刘大明 
上海市科技计划项目资助(.23010501500)。
由于电力负荷易受气象因素的影响,使电力负荷时间序列变化不稳定。为了提高电力负荷预测精度,以保证电力系统的稳定运行,提出一种考虑气象因素的季节型电力负荷预测方法。使用最小二乘支持向量机方法建立电力负荷异常数据训练模型,通过...
关键词：气象因素 电力负荷预测 异常数据 卡尔曼滤波器 均值滤波 
基于CNN-LSTM电力消耗预测模型及系统开发
《计算机仿真》2024年第8期77-83,共7页龚立雄 钞寅康 黄霄 陈佳霖 
国家自然科学基金资助项目(51907055)。
有效预测电能负荷,对提高电力负荷时间序列测量准确度及合理制定用电能管理措施具有重要意义。针对传统预测模型在电能负荷预测中无法充分挖掘时间序列数据中隐藏特征的问题,基于电能数据时间序列的趋势,融合数值信息提出一种卷积神经网...
关键词：电力负荷预测 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 混合多隐层组合模型 
基于MIC-ResNet-LSTM-BP的短期电力负荷预测被引量：4
《计算机仿真》2024年第4期75-79,499,共6页简定辉 李萍 黄宇航 梁志洋 
宁夏自然科学基金项目(2021AAC03073)。
电力能源的合理调度是关系民生的重要问题,而合理的电能调度离不开精准的负荷预测。为有效提高负荷预测精度,提出一种基于MIC-ResNet-LSTM-BP的短期电力负荷预测方法来预测未来1天和3天的负荷。首先,采集6维负荷特征数据,利用最大信息系...
关键词：最大信息系数 负荷预测 残差网络 长短时记忆网络 神经网络 
基于CNN-PSO-DBN的短期电力负荷预测被引量：5
《计算机仿真》2023年第10期118-122,共5页方娜 陈浩 李新新 邓心 
国家自然科学基金青年科学基金项目(51809097);湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2018044);太阳能高效利用湖北省协同创新中心开放基金(HBSKFQN2016007);长江科学院开放研究基金(CKWV2018496/KY)。
电力负荷参数受多维因素影响,为提高短期电力负荷预测精度,提出一种基于特征参数筛选的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)结合的负荷预测模型。首先通过对多维输入参数进行优...
关键词：特征筛选 卷积神经网络 粒子群优化算法 深度信念网络 负荷预测 
基于多源异构数据融合的短期电力负荷预测被引量：1
《计算机仿真》2023年第9期59-65,共7页宋晓华 汪鹏 牛东晓 
国家重点研发计划项目资助项目(2020YFB1707801);国家自然科学基金资助项目(72074074)。
为解决多源异构数据集成的难题,设计包含数据集成、数据空间、数据演化、数据输出四个组件的短期电力负荷预测数据空间框架。为了建立多源异构数据与短期电力负荷的复杂变化因果关系,提出一种基于Gabor-LSTM-XGboost两阶段预测模型。第...
关键词：数据空间 负荷预测 异构气象因素 过滤器 长短期记忆神经网络 极限梯度提升 
基于CNN-GRU-MLR的多频组合短期电力负荷预测被引量：6
《计算机仿真》2023年第1期118-124,共7页方娜 李俊晓 陈浩 余俊杰 
国家自然科学基金青年科学基金项目(51809097);湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2018044);太阳能高效利用湖北省协同创新中心开放基金(HBSKFQN2016007);长江科学院开放研究基金(CKWV2018496/KY)。
负荷预测对于电力企业制定未来调度计划十分重要。为了进一步提高预测精度,充分挖掘负荷数据中时序特征的联系,提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)和多元线性回归(Multip...
关键词：集合经验模态分解 门控循环单元 多元线性回归 卷积神经网络 
考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测方法被引量：9
《计算机仿真》2022年第12期148-153,共6页黄薇 温蜜 张照贝 
国家自然科学基金(61872230);国网上海市电力公司科技项目(5209001900PL)。
为进一步发挥用户用电细粒度负荷数据的内在价值并提高用户聚合体的电力负荷预测精度,提出一种考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测方法。方法先计算用户用电数据的分位数自协方差作为用户用电行为特征;使用层次聚类算法对用户用电行为...
关键词：电力负荷预测 分位数自协方差 用电行为聚类 分位数回归森林 
基于特征降维和组合模型的短期电力负荷预测被引量：5
《计算机仿真》2022年第4期66-70,230,共6页徐先峰 赵依 龚美 陈雨露 
国家自然科学基金(61201407,71971029);陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ5103,2019GY-002);长安大学中央高校基本科研业务费(300102328202);西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(ZD13CG46)。
准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行的重要保障,为了进一步提高电力负荷的短期预测精度,依托信号处理和深度学习技术,针对电力负荷数据的特征降维方法以及组合模型的构建进行深入研究。首先利用随机森林的平均不纯度减少法(MDI)实现...
关键词：信号处理 深度学习 长短时记忆网络 特征降维 组合模型 
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