短期负荷预测模型

作品数：90被引量：1036H指数：19
导出分析报告
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张智晟程其云张晓星孙才新周湶更多>>
相关机构：青岛大学华北电力大学国网山东省电力公司青岛供电公司国家电网公司更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划教育部重点实验室开放基金国家电网公司科技项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
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SSA-BiGRU-CNN神经网络和波动数据修正的电动汽车短期负荷预测模型
《电网与清洁能源》2025年第2期67-74,共8页张钰声 曹敏 雷宇 李龙 
陕西省自然科学基础研究计划(青年项目)2022JQ-534;国网陕西省电力有限公司科技项目5226KY220002。
为提高区域级电动汽车负荷预测精度,考虑了历史负荷数据自身的内在联系以及天气因素所带来的波动影响,提出一种基于麻雀搜索算法的双向门控循环单元(bidirectional gaterecurrentunit,BiGRU)-卷积神经网络(convolutional neural network...
关键词：电动汽车 负荷预测 双向门控循环单元 卷积神经网络 麻雀搜索算法 
基于图注意力网络的短期负荷预测模型被引量：1
《水电站机电技术》2024年第7期40-46,146,共8页何群英 谷卫 
浙江同济科技职业学院科研项目(FRF23YB009);国家自然科学基金资助项目(62172363)。
现有方法在处理负荷数据的非线性、动态性以及空间和时间依赖性方面存在局限,导致预测精度较低。为解决上述问题,本文提出了一种基于改进变分模态分解(SVMD)、图注意力网络(GAT)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,并通过白鲸优化算法(B...
关键词：负荷预测 图注意力 SVMD 白鲸优化 LSTM 
VMD-Stacking集成学习的多特征变量短期负荷预测模型被引量：2
《兵器装备工程学报》2024年第2期218-224,共7页王士彬 何鑫 余成波 张未 陈佳 
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0251);重庆市教育委员会科学技术研究计划(KJQN202101115,KJQN202201157);重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助成果(gzlcx20232039,gzlcx20233120)。
针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要...
关键词：短期电力负荷预测 变分模态分解 Stacking集成学习 多特征变量 轻量级梯度提升机 极限梯度提升机 
基于随机森林算法和粗糙集理论的改进型深度学习短期负荷预测模型被引量：25
《发电技术》2023年第6期889-895,共7页封钰 宋佑斌 金晟 冯家欢 史雪晨 俞永杰 黄弦超 
内蒙古自治区“揭榜挂帅”科技项目(2022JBGS0043)。
精准的电力负荷预测有利于保障电力系统的安全、经济运行。针对现行预测算法存在的预测准确度低、模型耗时长等问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)算法和粗糙集理论(rough set theory,RST)的改进型深度学习(deeplearning, DL...
关键词：电力负荷预测 随机森林(RF)算法 深度学习(DL) 粗糙集理论(RST) 
基于Bi-SRNN的联邦学习区域电力短期负荷预测模型被引量：3
《电网与清洁能源》2023年第10期45-55,共11页袁郁 杨超 郑伟铭 林俊鹏 陈新 
国家自然科学基金项目(U1911401)~~。
随着配电网终端需求多样化和清洁能源的大规模接入,对区域电力负荷的准确预测变得至关重要。在电力市场化改革背景下,客户端倾向于用电信息保存在本地以确保隐私安全。利用天气数据和历史负荷数据,提出面向区域客户端隐私保护的联邦学...
关键词：双向叠加循环神经网络 负荷预测 联邦学习 联邦平均算法 
基于QWDAE和HWMHGRU融合的电力系统短期负荷预测模型被引量：3
《电力系统及其自动化学报》2023年第9期62-67,共6页李文升 孙东磊 郑志杰 梁荣 王凇瑶 张智晟 
国网山东省电力公司科技项目(520625220001)。
为提升电力系统短期负荷预测精度,提出量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元神经网络融合的短期负荷预测模型。首先利用量子信息处理机制,采用量子加权神经元构建量子加权降噪自编码器,挖掘负荷序列中的有效信息作为输入特...
关键词：高速通道多层级门控循环单元 量子加权降噪自编码器 短期负荷预测 电力系统 
考虑特征值细分的广义加性短期负荷预测模型被引量：4
《电力需求侧管理》2023年第1期46-51,共6页向德军 张维静 冯歆尧 杨秋勇 蔡元纪 
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20182328)。
准确的负荷预测是保障电力市场有序运行的关键,针对单一因素预测环境受限、综合模型对变量的拆分及交互作用考虑欠周的问题,提出建立考虑温度、节假日、负荷等细分特征变量的广义加性短期负荷预测模型。首先,细分并测算了不同因素与负...
关键词：短期负荷预测 时间序列 特征值细分 广义加性模型 
基于变分模态分解-样本熵-延迟互信息-深度信念网络的短期负荷预测模型被引量：2
《电力大数据》2022年第10期10-20,共11页徐轶丹 周晨梦 黄绍书 王枫 陈飞 胡洁 
传统的短期负荷预测模型未考虑组合预测模型的在数据处理上的优势,为了提高短期负荷预测的精度,本文提出了一种短期负荷预测的模型。首先,以降低电力负荷序列非平稳性的影响为目的,采用了变分模态分解方法将原始电力负荷序列分解为一系...
关键词：负荷预测 互信息 模态分解 熵 负荷数据 
基于补充集合经验模态分解的短期负荷预测模型被引量：18
《电网技术》2022年第9期3615-3622,共8页杨维熙 刘勇 舒勤 
电力负荷预测关乎电量调配和系统运行。针对短期负荷预测,采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)算法,结合传统算法和机器学习算法的优势,提出了一种组合预测模型。模型先将原始数据通...
关键词：负荷预测 补充集合经验模态分解 奇异值分解 广义回归神经网络 独立成分分析 
全选清除导出
共9页<123456789>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部