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近年来,负荷高峰时段电力供需不平衡问题日益突出,电网运行成本增加.为提高尖峰负荷预测精确度,提出了一种基于双向长短期记忆网络和特征关联性分析的日尖峰负荷预测方法.采用描述类、曲线类指标分析不同行业下的用户日峰值负荷特性,并基于Copula函数定量分析多维时序数据之间的关联度,构建
基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法-基于Attention-BiLSTM-LSTM 精确准的短期电力负荷预测 则是电网公司制定合理日生产计划的依据,是电力资源有效 调度和规划的前提,是电力系统稳定运行的保障。
一、多影响因素电力负荷数据分析 1.1、数据展示 关于多影响因素的电力负荷预测深度学习实验数据集如下所示： 具体数据可以去如下课程所获取,里面有理论到实战的讲解。 基于BP神经网络多特征电力负荷预测 基于RNN、LSTM多特征用电负荷预测
提出了一种基于双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络与误差修正的超短期负荷预测模型,采用最高大信息系数描述各影响因素与负荷的关系,并进一步对输入特征进行筛选；考虑负荷
摘要： 短期电力负荷预测是电力系统中的重要问题之一,精确的预测结果可以提高电力市场的灵活性和资源利用效率,对电力系统高效运行具有重要意义.为了提高预测精确度,针对电网负荷数据的时序性特征,提出一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.该方法首先针对电力负荷的影响
摘要： 为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精确度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法.首先通过Pearson系数和最高大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最高佳相似日组成
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）注意力机制并结合双向长短期记忆BiLSTM的智能电网实时预测模型。 该模型具有更强的时空特征提取能力,比ARMA和
随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而精确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考。为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精确度,提出了一种基于核主元分析与局部保持投影降维、K均值聚类算法(K-means)以及
针对电网负荷数据的非线性和时间特性带来的挑战,本研究引入了一种新颖的超短期电力负荷预测模型,集成了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）,以
负荷预测是电网系统中很多应用的关键部分,具有重要作用。然而,由于电网负荷的非线性、时变性和不确定性,使得精确预测负荷具有一定的挑战。充分挖掘负荷序列的潜在特征是提升预测精确率的关键。文中认为在特征提取时应该充分利用负荷序列的位置信息、趋势性、周期性和时间信息,同时
通过发掘相邻时刻或同一时刻的负荷变化趋势,便能对负荷大小进行预测。文献将历史负荷数据集作为LSTM网络的输入,输出预测日24 h的负荷大小。文献则提出先将原始负荷序列进行分解,各分量分别利用LSTM进行预测,最高终将各分量的预测结果叠加
电力负荷预测是一种典型的时间序列回归预测任务。电力负荷预测是确保电力供需平衡的基础,并为电网、电源的规划建设以及电网企业、电网使用者的经营决策提供信息和依据。负荷预测分为长期、中期、短期和超短期负荷预测,预测对象包括系统负荷和母线
为了提高BiLSTM的精确度,采用ITSA算法对BiLSTM的隐含层节点数、学习率和训练次数等超参数进行参数寻优,建立CEEMD-ITSA-BiLSTM负荷预测模型。文中以实际负荷数据进行仿真实验,对比了单一BiLSTM和不同算法优化的BiLSTM模型,结果表明CEEMD-ITSA
文章浏览阅读1.5k次,点赞3次,收藏29次。本文使用LSTM和Bi-LSTM,以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能,其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入,实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型,相比于单输入单输出的模型有更高的精确性。
近年来,我国经济发展较快,人民的生活逐渐富裕,因此对电能的需求以及用电质量要求越来越高。快速精确的电力负荷预测为电力市场的决策和电网的优化调度提供了重要依据。.
传统预测模型ARMA和决策树往往只能采用简单的统计方法进行预测,不能满足实时负荷预测的高精确度和高效率要求,因此基于贝叶斯优化的CNN-BiLSTM模型具有以下优点和与ARMA和决策树相比,更适用于智能电网实时负荷预测。
通过以上步骤,基于VMD-BiLSTM的电力负荷预测研究可以有效地利用深度学习和信号处理技术,提高电力负荷预测的精确性和可信赖性,为电力系统的规划和运营提
精确且有效的负荷预测对于电力系统的实时运行和调度非常重要。提出了一种融合变量选择与稀疏Transformer模型的预测方法,将静态变量和时序变量作为输入,充分发挥静态变量在全方位局时间范围内的信息增强作用,基于门控机制设计变量分权组件,根据变量与预测结果的相关性,赋予变量不同的权重。
本代码结合 变分模态分解 ( Variational Mode Decomposition, VMD) 和 卷积神经网络 (Convolutional neural network, CNN)- 双向长短时记忆神经网络 ( Bi-Long
电网结构与负荷曲 线特征发生了重大改变,对电力负荷预测精确度的要 求也不断提高,而精确的负荷预测可以帮助电力系 统合理分配发电量,提升经济运行水平。负荷预测根据时间尺度可以分为长期、中期、短期和超短期。超短期负荷预测通常指对未来1 h
针对目标域负荷数据样本不足导致模型训练不充分从而预测精确度不高的问题,提出一种改进的分层级迁移学习策略结合多尺度CNN-BiLSTM-Attention模型的短期电力负荷预测方法。设计串并行相叠加的多尺度CNN作为特征提取器,把提取到的特征作为输入传递到两层BiLSTM结构进行进一步的学习,引入注意力
本代码结合变分模态分解 ( Variational Mode Decomposition,VMD) 和双向长短时记忆神经网络 ( Bi-Long Short-Term Memory,Bi-LSTM) 算法,建立了一种短期
term memory,BiLSTM) 进行负荷预测,模型充分提 期、短期和超短期。 其中,短期负荷预测主要用于 短期电力负荷进行预测,有利于结合不同算法的 制定电力负荷调度计划,包括设备检修、确定负荷 优势满足工程的实际需要,以达到更高的预测精确 分配比例、控制电网
摘要： 短期电力负荷预测能精确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供精确参考.电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精确度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法.以
超短期电力负荷预测对电力系统的快速响应和实时调度至关重要,精确预测负荷能保障电力系统的安全方位并提高用电效率。为获得精确可信赖的负荷预测结果,针对电网负荷数据非线性和时序性等特征,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention(AC-BiLSTM)的新型超短期电力负荷
针对负荷预测精确度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm Algorithm-Bidirectional Long
针对上述精确准预测问题,介绍一种分解去噪、重构分解的CVMD-TCN-Bi LSTM组合预测方法。采用互补集合经验模态分解 (Complementary ensemble empirical mode
三、VMD-BiLSTM负荷预测 理论： 为分离负荷数据中的信号和噪声,提高预测模型的精确度,本文首先采用变分模态分解技术 将历史负荷数据分解成若干个本征模态分量,使其频率带宽之和最高小化。然后利用深度学习神经网络Bi-LSTM分别对分解出的模态
摘要： "双碳"目标下,可调节负荷成为电网新兴调节资源。为解决经验模态分解（EMD）的模态混叠现象,同时获取负荷序列良好的时间感知能力,提出了一种集合经验模态分解（EEMD）和双向长短期记忆（BiLSTM）组合的可调节负荷预测方法EEMD-BiLSTM。
电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练,进而进行预测。而细度预测这是要考虑电能负荷季节,时间周期影响因子。 在进行城市居民电能负荷粗度预测时需要考虑比较如下三种情况的精确率：
近年来,我国经济发展较快,人民的生活逐渐富裕,因此对电能的需求以及用电质量要求越来越高。快速精确的电力负荷预测为电力市场的决策和电网的优化调度提供了重要依据。随着世界各国对能源的需求逐步提高,资源与环境的压力日益凸显,为了减少能源消耗,保护生态环境,风电、光伏等
1 摘要 领域： 电力负荷预测文章提出了一种新的短期电力负荷预测方法：①根据加权灰色关联投影算法,对数据进行预处理；②然后应用注意力（Attention）机制来改进双向长短期记忆（Bi-LSTM）模型；③结合极端梯度提升,（XGBoost）模型构建一种由误差倒数法确定权重的 电力负荷组合预测模型。
9. **结果分析**：分析预测结果,探讨模型的优缺点,以及可能的改进方法。通过以上步骤,基于VMD-BiLSTM的电力负荷预测研究可以有效地利用深度学习和信号处理技术,提高电力负荷预测的精确性和可信赖性,为电力系统的规划和运营提供支持。 2 运行结果
文章浏览阅读3.7k次,点赞28次,收藏84次。利用pytorch搭建了一个用于电力负荷预测的LSTM神经网络_lstm电荷预测 在多输入多输出设置中,LSTM模型接收多个不同类型的输入信号,例如温度、湿度、节假日信息等,同时产生多个输出,如不同地区的电力
