超短期负荷预测

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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Spearman相关性阈值寻优和VMD-LSTM的用户级综合能源系统超短期负荷预测被引量：3
《全球能源互联网》2024年第4期406-420,共15页李鹏 罗湘淳 孟庆伟 朱明晓 陈继明 
山东省自然科学基金(ZR2021ME027)。
由于用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因,综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此,提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优(threshold optimizati...
关键词：负荷预测 综合能源系统 相关性分析 阈值寻优 变分模态分解 
基于改进时间卷积网络的微电网超短期负荷预测
《太阳能学报》2024年第6期255-263,共9页王印松 吕率豪 
为了提高微电网中用电负荷超短期预测的准确性,对时间卷积网络进行特征增强和注意力增强改进,将时间卷积网络中的一维因果膨胀卷积替换为二维卷积,同时利用时间模式注意力机制对时间卷积网络的隐藏层加权处理,提取负荷的多维特征,挖掘...
关键词：负荷预测 微电网 卷积神经网络 特征增强 时间模式注意力机制 
基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测被引量：1
《电子设计工程》2024年第8期116-120,共5页俞作良 王超 司晓峰 林波 窦常永 
台区用户超短期负荷预测的影响因素较多,使得预测结果准确率有所下降,文中提出基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测方法。利用双层XGBoost算法构建超短期负荷预测模型,使用双层协同校正方法校正模型的基准层与实时层。充分考...
关键词：双层XGBoost算法 台区用户 超短期负荷 预测 
基于贝叶斯优化的CNN+LSTM的混合模型超短期负荷预测
《信息记录材料》2024年第4期208-210,共3页尹雪琴 
随着时代的发展,运用模型预测用电量能有效预测未来所需电量从而能够节约电力资源,常见的预测方法有利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long⁃short term memory,LSTM)。本文将基于某地区某一时间段...
关键词：超短期负荷预测 CNN LSTM CNN+LSTM混合模型 
基于二次分解双向门控单元新型电力系统超短期负荷预测被引量：2
《电力科学与工程》2024年第3期1-9,共9页王德文 安涵 
河北省自然科学基金资助项目(F2021502013)。
在新型电力系统中,电力负荷随机性和波动性较强,现有预测方法难以对其实现高精度预测。为此,提出一种基于二次分解和双向门控循环单元的超短期负荷预测模型。首先,针对电力负荷的强随机性和强波动性,利用自适应噪声完备经验模态分解对...
关键词：新型电力系统 超短期负荷 负荷预测 二次分解 双向门控循环单元 
一种采用记忆神经网络和曲线形状修正的负荷预测方法被引量：3
《电力工程技术》2024年第1期117-126,共10页张家安 李凤贤 王铁成 郝妍 
河北省自然科学基金资助项目(E2020202142)。
针对分布式电源和新型负荷容量累积造成负荷影响因素多元化和不确定性特性增强的问题,文中提出一种采用记忆神经网络和曲线形状修正的负荷预测方法。在负荷峰值预测中,采用最大信息系数计算负荷峰值与影响因素的非线性相关性,实现对输...
关键词：超短期负荷预测 Attention机制 双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络 负荷峰值 负荷标幺曲线 曲线形状修正 
基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测被引量：7
《电网技术》2024年第1期121-128,共8页窦真兰 张春雁 许一洲 高煜焜 刘皓明 
国家电网有限公司总部科技项目(5400-202217177A-1-1-ZN)。
为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦...
关键词：电冷热负荷预测 综合能源系统 多变量相空间重构 径向基函数神经网络 
基于多特征分析提取的随机森林超短期光伏功率预测被引量：7
《电力需求侧管理》2023年第6期50-56,共7页张程珂 刘会灯 朱渝宁 贾凡 郭恒青 张金良 
国家自然科学基金项目(71774054)。
随着新能源的大规模利用,光伏渗透率稳步增长,准确的光伏功率预测能为电网企业带来较多效益。基于此提出了一种多特征分析提取的随机森林预测模型,用于超短期光伏功率预测。首先,对收集到的光伏数据进行预处理,清理缺失值和重复值;再次...
关键词：光伏发电 功率预测 超短期负荷预测 随机森林 特征值分析 
基于时段细分训练时序网络组的超短期负荷预测
《电工技术》2023年第21期11-14,19,共5页张晓虎 蒋葓藨 
国家重点研发计划项目(编号2022YFE0105200)。
为优化能源系统的能源供应调度方案,针对时序类神经网络难以提取与利用影响负荷变化的不固定成分信息的问题,结合相关影响特征在不同时段下重要性不同的特点,提出一种基于时段细分训练时序网络组的预测方法,通过与经典的预测模型长短期...
关键词：超短期负荷预测 LSTM GRU 神经网络 
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