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。