基于时间模式注意力机制的CNN-BiGRU短期负荷预测

准确的短期负荷预测可以缓解电力供需矛盾，协调负荷管理，保障电力系统安全。短期电力负荷具有很强的非线性和时间依赖性，并与气候变化和实时电价等诸多外部因素有关，给精准预测短期负荷带来了困难。为此，提出一种基于时间模式注意力(temporal pattern attention, TPA)机制的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)短期负荷预测方法。其中，卷积神经网络用于挖掘不同输入变量与当前负荷间的非线性空间联系，双向门控循环单元用于从时间序列中捕获长期依赖关系，时间模式注意力机制引入以自适应加权赋予特征权重，突出重要信息，实现短期负荷预测。以澳大利亚公开负荷数据集作为实例验证所提方法的效果，预测精度达到了97.651%,与CNN-LSTM、RNN预测模型进行对比，精度分别提高了0.531%和5.992%,实验结果表明：所提的TPA-CNN-BiGRU预测方法具有更高的预测精度和普适性。     

结合太阳辐射量计算与CNN-LSTM组合的光伏功率预测方法研究

为了提高模型预测性能,提出一种综合太阳辐射模型及深度学习的光伏功率预测模型。首先,利用太阳辐射机理建立太阳辐射模型（SRM）,估算出水平面上总辐射值,再由斜面辐照度转换方法计算出光伏组件所接收的斜面辐射值。其次,通过皮尔逊相关分析法筛选出对光伏功率影响较大的主要因素,将斜面辐射计算值及主要影响因素作为输入,采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）建立光伏功率SRM-CNN-LSTM预测模型。分别利用春夏秋冬四季典型日的数据开展对比实验,结果表明：与几种其他方法相比,该文方法具有更好的预测效果。