短期负荷预测

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基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期507-514,共8页朱莉 李豪 汪小豪 姜成龙 曹明海 
新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心开放研究基金资助项目(HBSKF202124)。
为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于...
关键词：短期负荷预测 改进鲸鱼优化算法 相似日 双向长短期记忆网络 超参数寻优 
基于重组二次分解及LSTNet-Atten的短期负荷预测
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期1051-1062,共12页刘洪伟 王磊 刘阳 张鹏超 乔石 
国家自然科学基金:资助项目(62176146);国家社会科学基金:西部项目(21XTY012);陕西理工大学研究生创新基金:资助项目(SLGYCX2405)。
针对电力负荷数据随机性强、波动性大,预测精度较低的问题,提出基于重组二次分解及LSTNet-Atten的短期负荷预测方法.在数据预处理阶段,采用自适应白噪声的完全集合经验模态分解对负荷序列进行初步分解,降低原始信号的随机性和波动性.根...
关键词：短期负荷预测 二次分解 样本熵 LSTNet 证据理论 敏感特征因子筛选 注意力机制 
基于优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法
《电子设计工程》2025年第8期159-164,共6页李占江 
在超短期电力负荷分析过程中,通过简单极限学习机完成负荷预测,所涉及的初始权值和阈值都是随机产生的,使得负荷预测结果均方根误差(RMSE)较大,因此,提出结合优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法。依托于多任务学习思想构...
关键词：极限学习机 改进萤火虫算法 多任务学习 变量选择 小波变换 负荷预测 
基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测
《现代电力》2025年第2期352-359,共8页陈宇航 王渝红 南璐 何川 王腾鑫 张敏 
国家电网公司总部科技项目(5100-202199274A-0-0-00)。
为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到...
关键词：短期负荷预测 PROPHET 自组织映射-前馈 神经网络 时间序列 
基于集合经验模态分解和Q学习策略的短期负荷预测模型
《现代电力》2025年第2期360-368,共9页段秦尉 何祥针 潮铸 谢祥中 兰萱丽 
中国南方电网有限责任公司科技项目036000KK52210065(GDKJXM20210096)。
短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络...
关键词：短期负荷预测 集合经验模态分解 深度学习模型 Q学习策略 
基于潜在需求响应特征优化的短期负荷预测
《上海电力大学学报》2025年第2期106-111,共6页田毅 黄冬梅 孙锦中 
为提升负荷峰值预测的准确率,并优化需求响应(DR)在负荷预测中的效果,提出了一种基于潜在DR特征优化的预测模型。首先,在分时电价下建立基于消费者心理学的DR模型,通过负荷转移率得出潜在DR信号。其次,在考虑负荷时序性的基础上,对量化...
关键词：短期负荷预测 需求响应 聚类划分 相似序列 动态电价 预测值修正 
跨建筑短期负荷预测的深度迁移学习方法
《电力系统及其自动化学报》2025年第4期88-97,共10页闫秀英 门琪 吴晓雪 
陕西省自然科学基金资助项目(Z20220068)。
为解决深度学习预测模型在数据不足时准确性受限的问题,提出一种结合Transformer的交叉注意力(cross-attention in Transformer,CATrans)机制和域分离网络(domain separation networks,DSN)的深度迁移学习方法——CATrans-DSN,用于短期...
关键词：负荷预测 交叉注意力机制 重构域适应 迁移学习 
基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测
《电力系统及其自动化学报》2025年第4期30-39,共10页谢国民 陆子俊 
国家自然科学基金资助项目(51974151);辽宁省教育厅重点实验室基金资助项目(LJZS003)。
针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集...
关键词：电力负荷预测 变分模态分解 双向长短期记忆网络 改进沙猫群优化算法 集成学习算法 
基于VMD和辅助任务学习的短期负荷预测方法
《电力系统保护与控制》2025年第5期104-112,共9页张恒 郑建勇 梅飞 徐睿麟 
江苏省国际科技合作项目资助(BZ2021012)。
日高峰时段负荷的强波动性和随机性极大地影响了传统方法在进行负荷预测时的准确性,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与辅助任务学习的短期负荷预测方法。首先,利用斯皮尔曼等级系数法确定与原始负荷具有...
关键词：短期负荷预测 变分模态分解 辅助任务学习 卷积神经网络 双向门控循环单元 
基于LGWO-XGBoost-LightGBM-GRU的短期电力负荷预测算法
《湖北民族大学学报(自然科学版)》2025年第1期73-79,共7页王海文 谭爱国 彭赛 黄佳欣怡 田相鹏 廖红华 柳俊 
国家自然科学基金项目(62163013)。
针对历史负荷特征提取困难所导致的短期电力负荷预测精度不高的问题,提出了基于堆叠泛化集成思想的逻辑斯谛灰狼优化-极限梯度提升-轻量级梯度提升机-门控循环单元(logistic grey wolf optimizer-extreme gradient boosting-light gradi...
关键词：短期负荷预测 集成学习 灰狼算法 极限梯度提升 轻量级梯度提升机 门控循环单元 
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