基于隐含数据信息挖掘的贝叶斯电采暖负荷预测

冬季电采暖负荷的准确预测对电网安全稳定运行以及电力系统调峰和调频具有重要意义。为充分挖掘冬季电采暖负荷数据中隐含信息,提出基于贝叶斯网络的多变量冬季电采暖负荷预测方法。首先将隐含信息数据中的多变量数据分为可观测数据和隐含数据,依据变量之间的影响机制搭建贝叶斯网络结构,并通过EM(Expectation Maximization Algorithm)算法训练可观测数据信息,获取隐含数据分布,进而基于可观测数据和隐含数据实现冬季电采暖负荷预测。采用北京电力公司提供的冬季电采暖负荷实测数据进行验证,结果表明,采用贝叶斯网络进行电采暖负荷预测具有较高的预测精度。     

基于约束并行LSTM分位数回归的短期电力负荷概率预测方法

负荷概率预测能准确量化负荷的不确定性,为电力系统运行决策提供全面的预测信息.针对负荷的时序性特点以及现有分位数回归方法存在的分位数预测值交叉问题,提出了一种基于约束并行长短期记忆神经网络分位数回归的短期电力负荷概率预测方法.该方法结合长短期记忆神经网络与分位数回归,并行生成预测负荷的多个分位数结果,并加入考虑分位数预测...     

基于分时长短期记忆神经网络的光伏发电超短期功率预测

准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。     

基于Bi-LSTM和特征关联性分析的日尖峰负荷预测

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准确度,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,构建基于双向长短期记忆网络的幅值预测模型。由于多峰特性在用电规律中的普通存在,先将连续的历史发生时刻点转为离散的时间段中,再利用幅值模型的预测结果展开基于XGBoost分类器的日峰值负荷出现时段预测。在真实数据集上的实验结果表明,该方法对高位负荷的预测具有较高预测精度,对提高电网削峰填谷和供电服务能力具有重要意义。     

基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。     

基于组合深度学习的光伏功率日前概率预测模型

为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征建模能力,并结合注意力机制和分位数回归,建立组合深度学习预测模型;最后,采用核密度估计方法生成连续概率密度函数。以实际集中式和分布式光伏电站为案例进行分析,结果表明：与长短期记忆网络、时序卷积网络、时序卷积网络-注意力机制和时序卷积网络-长短期记忆网络相比,所提方法在确保最优预测区间的同时,可以提升概率密度预测的性能。     

基于Dropout-ILSTM网络的短期电力负荷预测

针对传统BP神经网络难以处理电力负荷数据间关联的问题,提出了一种基于Dropout的改进的长短期记忆神经网络结构用于短期电力负荷预测。这种改进的长短期记忆神经网络(Improved LSTM,ILSTM),通过将长短期记忆网络的多个时间步输入与输出矢量进行全连接,增强了对目标系统中线性成分的表征;使用Dropout对ILSTM网络进行优化,提高了网络的泛化能力,同时减少了模型的训练时间;以日期、温度、电价和电力负荷数据作为输入构建了Dropout-ILSTM电力负荷预测模型。以AEMO提供的新南威尔士州电力负荷数据作为测试用例,实验结果表明,相较其它神经网络模型,文中所提出的Dropout-ILSTM模型预测精度更高、泛化能力更强,适用于不同预测宽度的电力负荷预测。     

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。     

集成机器学习预测算法的短期负荷预测

为了提供与电力负荷相匹配的稳定高效的能源，减少电能因难以储存而造成的浪费，提出一种基于注意力机制、一维卷积神经网络和长短期记忆网络并行结合的负荷预测模型。首先，对山西省某市的负荷特征数据预处理；然后将数据并行输入到模型中进行训练，对模型优化进而获得更准确的短期预测能力；最后将所提模型与其他预测模型在不同的时间步长下进行预测对比。结果表明，所提方法在预测中具有更高的准确率和一定的普适性。     

基于LSTM网络的分散式电采暖负荷仿真分析

基于等效热参数模型的分散式电采暖负荷存在参数识别困难、仿真误差大,不能满足电网调节需求的问题,为此提出基于长短时记忆网络的分散式电采暖负荷仿真模型。首先,根据分散式电采暖负荷与建筑物之间的传热过程,确定模型参数。然后,结合模型输入变量与输出变量确定长短时记忆网络参数,建立负荷模型。并通过对测试集输入数据中的室内温度进行动态更新,实现了长时间尺度的温度仿真。接着,为衡量模型的准确性,提出了纵向与横向两种维度上的模型误差评价指标。最后,算例分析结果表明,相比于分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型,基于长短时记忆网络的分散式电采暖负荷模型仿真结果的纵向误差与横向误差更小,模型精度更高。     

基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络的综合能源系统负荷预测

精确的多元负荷预测是实现综合能源系统优化调度与经济运行的关键技术。在考虑多元负荷相关性的基础上,提出一种基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络(LSTM)的多元负荷预测方法。利用皮尔逊相关系数分析冷热电负荷及气象因素存在的强相关性和弱相关性;构建MMoE多任务学习模型,利用专家子网和门控单元学习多元负荷间耦合特性的差异;使用LSTM构建子任务模型,对多元负荷进行预测。利用公开数据集进行性能验证,结果表明所提基于MMoE多任务学习和LSTM的模型能够有效提升多元负荷预测精度。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法

为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。     

基于LSTM循环神经网络的短期电力负荷预测

为了保障电网安全稳定和电力市场高效运行,电网调度人员和电力市场参与者对电力负荷预测准确度提出了更高要求,分布式电源和间歇性负荷是影响负荷精准预测的关键因素。针对传统负荷预测方法无法同时对负荷本身变化规律及其影响因素进行建模的问题,提出基于长短期记忆单元(LSTM)的负荷预测方法。利用具备时序记忆功能的LSTM构建深度循环神经网络(RNN),综合考虑历史负荷和各类负荷影响因素建立负荷预测模型。该方法利用神经网络的特征提取能力和LSTM的时序记忆能力,能在更长的历史时间范围内辨识负荷内在变化规律及各类影响因素对负荷的非线性影响。基于实际负荷数据对不同历史时间窗口、不同网络架构的负荷预测性能进行验证,并与其他负荷预测算法进行比较,结果表明所提方法能有效提升负荷预测准确性。     

基于正交小波和长短期记忆神经网络的用电负荷预测方法

用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM）的用电负荷预测方法。该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果。通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模型,具有较高的预测精确性和稳定性。     

基于孪生网络和长短时记忆网络结合的配电网短期负荷预测

保证数据驱动型配电网短期负荷预测精准的关键是选取合适的相似日数据集和构建合理的日负荷预测模型.文中研究了一种基于孪生网络(SN)和长短时记忆(LSTM)网络相结合的配电网短期负荷预测模型.基于配电网负荷相似日的影响因素具有多样化、强随机性的特点,利用SN两个输入权重共享的特点对历史负荷数据进行分析,进而对待测日的特征进行分类,以完成相似日数据选取.此外,利用灰狼优化算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点,对基于LSTM网络的配电网短期负荷预测模型进行参数优化.最后,以某一个区域配电网的实际数据为例,验证上述预测方法的准确性与鲁棒性,与LSTM网络、基于粒子群优化的LSTM网络、支持向量机等方法对比可知,所提方法具有较高的准确度和计算效率.     

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

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,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

基于蚁群聚类-Elman神经网络模型的短期电力负荷预测

在神经网络负荷预测实际应用中,突出的问题是训练样本大、训练时间长、收敛速度慢。针对负荷预测样本代表性问题,建立了基于蚁群聚类的Elman神经网络预测模型。对负荷历史数据进行蚁群聚类预处理,将聚类后的数据作为神经网络的训练样本。其目的是使输入样本具有代表性,改善网络训练时间和收敛速度,有效提高预测精度。通过某发电厂负荷数据的验证,该模型的预测结果精度较好。     

考虑温度模糊化的多层长短时记忆神经网络短期负荷预测

智能电表的普及为短期负荷预测提供了海量数据,使得负荷精细化预测成为可能,而温度是影响夏季负荷的重要因素。提出一种考虑温度模糊化的多层长短时记忆神经网络(ML-LSTM)短期负荷预测方法。利用隶属度函数将预测时刻的温度和当日的平均温度进行模糊化处理,减小夏季温度波动性对负荷预测的影响;建立含3层隐藏层的长短时记忆神经网络(LSTM)预测网络,并利用适应性矩估计(Adam)优化算法提高LSTM梯度参数的自适应性学习能力。利用西南某地区2018年6月至8月的实测温度和负荷数据进行验证,负荷预测结果表明,ML-LSTM模型比BP神经网络和支持向量机的负荷预测精度更高,且温度的模糊化处理提高了模型的泛化性。     

基于Attention-GRU的短期电价预测

通过分析得出电价与负荷具有相关性,因此在电价预测模型中需要考虑实时负荷的影响。在此基础上针对前馈神经网络不能处理时序数据的缺陷与LSTM神经网络预测速度慢的问题,提出了一种基于Attention-GRU (Attention gated recurrent unit, Attention-GRU)的实时负荷条件下短期电价预测模型。该模型充分利用电价的时序特性,并采用Attention机制突出了对电价预测起关键性作用的输入特征。以美国PJM电力市场实时数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,验证了该方法具有更高的预测精度;与LSTM神经网络相比具有更快的预测速度。     

基于谱聚类和LSTM神经网络的电动公交车充电负荷预测方法

目前电动公交车的渗透率较大,且充电频率和充电量较高,故而其充电负荷对电网运行与调度产生着不可忽略的影响.因此,电动公交车的充电负荷预测研究具有重要的理论与现实意义,但由于公交车间歇性与随机性的充电行为在时间上给充电负荷预测增加了难度.为此,提出基于谱聚类和长短期记忆(long short-term memory,LST...