基于改进LSTM的区域综合能源系统多元负荷短期预测研究

冷热电负荷短期预测是区域综合能源系统优化调度的基础.针对区域综合能源系统多元负荷关联性和非线性的特点,本文构建了基于改进的长短期记忆神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型,该模型采用灰色关联度法分析多元负荷之间和气象因素之间的耦合性,以此为依据,在改进长短期记忆神经网络预测模型中加入注意力层和dropout层,注意力机制可赋予模型隐含层不同的权重,dropout层可对模型正则化,并采用粒子群优化算法对预测模型参数进行优化.算例仿真结果表明,本文提出的预测模型具有较好的预测精度.     

基于Copula理论与KPCA-GRNN结合的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型

通过Copula理论对多元负荷之间以及多元负荷与天气因素之间的非线性相关性进行分析。基于分析结果构建模型样本集,通过核主成分分析(KPCA)对样本集进行降维解耦,采用广义回归神经网络(GRNN)模型对多元负荷进行预测,模型参数采用遗传算法进行优化。以北方某建筑级区域综合能源系统夏季多元负荷中的电负荷和冷负荷算例为例,与其他两种预测模型进行对比,验证结果表明,基于Copula理论与KPCA-GRNN结合的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型具有较高的预测精度,该模型具有一定的应用价值。     

基于改进DaNN的综合能源系统多能负荷预测

随着能源革命的推进及双碳目标的提出,综合能源系统越发受到广大研究者的重视,对综合能源系统进行高效的规划和控制离不开精准的多能负荷预测。基于上述需求,引入迁移学习理论,提出一种改进领域自适应神经网络（DaNN）负荷预测模型对综合能源系统中的冷、热、电负荷进行统一建模与预测。首先,通过历史数据分别构筑冷、热、电负荷特征图,随后输入改进DaNN的参数共享卷积层和全连接层;其次,基于冷、热、电负荷联合预测的特点改进传统神经网络的损失函数,加入最大均值差异指标,并优化训练模型;最后,通过3个各自独立的全连接层分别输出冷、热、电负荷的预测值。通过采用实际算例验证并与基准模型对比可知,所提改进DaNN模型能够有效提高综合能源多能负荷预测精度。     

基于深度学习的综合能源配电系统负荷分析预测

为支撑综合能源配电系统的经济调度和优化运行,提出了一种基于深度学习的冷热电多元负荷综合预测方法。首先,使用皮尔逊系数定量计算多元负荷间的相关关系,分析负荷与影响因素间相关性;然后,构建基于卷积神经网络和支持向量回归的深度学习模型,其中卷积神经网络作为特征提取器从输入数据中提取隐含的更具代表性的特征信息,支持向量回归作为预测模型输出预测结果,同时开展缺失数据与离群数据的预处理;最后,应用某综合能源系统的实际数据对算法的有效性进行了验证,比较分析了考虑多元负荷相关性对预测结果的影响。结果表明:所提出的RCNN-SVR模型对冷、热、电负荷均有较好的预测精度。研究成果可为综合能源配电系统的综合负荷预测提供参考。     

基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测

准确的能源负荷预测对综合能源系统的经济调度和优化运行有着重要的影响。提出一种基于径向基函数神经网络（radial basis function neural network,RBF-NN）模型的综合能源系统电、气、热多元负荷短期预测方法。首先利用Copula理论对电、气、热负荷进行相关性分析,建立了电、气、热负荷和温度的时间序列;接着设计RBF-NN网络模型结构,采用K-means聚类算法对隐含层节点进行优化;最后通过国内某园区综合能源系统的实际数据对模型进行验证。通过3个案例结果的比较,验证了文中提出的方法可以有效地考虑电、气、热负荷之间的耦合关系,具有较高的预测精度。     

基于VMD-MTL-TCN的综合能源系统多元负荷预测

<正>考虑到综合能源系统多元负荷序列的高度不确定和强波动性,提出了一种变分模态分解（VMD）组合多任务学习时序卷积神经网络的预测方法。利用VMD削弱多元负荷序列的波动性,通过多任务学习机制构建特征共享层,并行预测电、冷、热负荷。与TCN和MTLTCN相比,所提模型在电、冷、热负荷预测上更准确可靠,验证了所提模型的有效性。     

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LSTNet-Skip的综合能源系统多元负荷超短期预测EI北大核心CSCD

随着用户侧用能需求多元化的发展,多元负荷的超短期预测对于动态的大型综合能源系统的规划和优化至关重要。为此,该文提出一种基于长期和短期时间序列网络的多元负荷超短期预测模型。首先采用卷积神经网络来提取多元负荷之间的局部依赖关系,然后使用长短期记忆网络捕获负荷序列的长期依赖关系,使用具有循环跳过结构的长短期记忆网络充分学习负荷序列的超长期重复模式,最后采用自回归层和全连接层进行组合预测。使用平均绝对百分比误差和均方根误差作为评价指标,利用美国亚利桑那州立大学坦佩校区综合能源系统数据集进行验证,并与3种负荷预测方法比较。实验结果表明,提出的预测模型均优于其他方法且有较高的预测精度。     

基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能源系统多元负荷预测

精确的多元负荷预测对于综合能源系统的能源调度与运行规划起到重要的作用.对电、热、冷负荷单独进行预测的传统方法会忽略多元负荷间的耦合关系.针对这一问题,提出一种基于多目标Stacking集成学习的多元负荷协同预测模型.引入最大信息系数对多元负荷及天气因素进行相关性分析,并提出负荷耦合形态指标来深度挖掘多元负荷间的耦合关系...     

考虑多元异质源荷相关性的区域综合能源系统规划

区域综合能源系统的源荷类型众多,不同能源之间、负荷之间以及源荷之间呈现相关特性,为此提出一种计及源荷相关性的区域综合能源系统规划方法。首先,采用Nataf变换与Cholesky分解对拉丁超立方采样进行改进,得到了考虑风电、光伏及电、气、冷、热负荷相关性的样本矩阵,进而通过改进聚类中心获得区域综合能源系统的典型源荷场景;然后,建立考虑多元异质源荷相关性的区域综合能源系统规划模型,该模型以投资、运行、外部能源交易成本及弃风弃光成本之和最小为目标函数;最后,基于IEEE 39节点电网系统、比利时20节点气网系统、14节点冷/热网系统组合的区域综合能源系统测试算例进行仿真,验证区域综合能源系统规划中考虑多元异质源荷相关性的必要性及所提方法的可行性。     

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。     

RBF Neural Network and ANFIS-Based Short-Term Load Forecasting Approach in Real-Time Price Environment

With the appearance of electricity markets, the variation of the price of electricity will influence usage custom of electric energy. This will complicate short-term load forecasting and challenge the existing forecasting methods that are applied to a fixed-price environment. In regard to the influence of real-time electricity prices on short-term load, a model to forecast short-term load is established by combining the radial basis function (RBF) neural network with the adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS). The model first makes use of the nonlinear approaching capacity of the RBF network to forecast the load on the prediction day with no account of the factor of electricity price, and then, based on the recent changes of the real-time price, it uses the ANFIS system to adjust the results of load forecasting obtained by RBF network. This system integration will improve forecasting accuracy and overcome the defects of the RBF network. As shown in this paper by the results of an example of factual forecasting, the model presented can work effectively.      

基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测

为提高母线负荷预测精度,提出一种基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测方法。首先对预测母线负荷序列进行历史负荷与当前负荷的相关性分析,再进行系统空间母线与预测母线的相关性分析,根据两次相关性分析结果合理设置算例,得到预测网络的最优输入方式,然后利用长短时记忆网络(LSTM)建立母线短期负荷预测模型,最后运用吉林省某地区的实测数据将提出模型与反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的预测结果进行对比分析,验证本文提出的预测模型具有更高的精确度。     

基于改进DDPG的中央空调负荷预测方法研究

为降低因节假日引起的建筑内部得热对大型中央空调系统负荷预测精度的负面影响,以上海世博园区某办公建筑群作为研究区域,引入新的日期特征DPH,在现有深度确定性策略梯度网络结构的基础上,利用长短期记忆神经网络替换深度确定性策略梯度的全连接神经网络,提出基于循环确定性策略梯度的大型中央空调系统冷负荷预测方法。研究结果表明,考虑DPH日期特征的改进算法预测模型能够捕捉因节假日引起的负荷变化趋势,有效提高预测准确性,预测精度达0.951,误差值为7.08%。     

基于LSTM和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测

随着综合能源利用技术的不断发展与用户用能需求的多元化,现有单一负荷预测方法难以反映多元负荷间的耦合特性,精确的多元负荷预测将成为综合能源系统优化调度和经济运行的首要前提.基于此,提出一种以长短时记忆神经网络作为共享层的多任务学习负荷预测方法,经由共享层模拟多元负荷间的耦合特性,进而达到提升预测精度的目的.首先,以"硬共...     

基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法

电动汽车用户充电行为的随机性,给电动汽车充电站充电负荷的短期预测带来极大挑战。针对在多因素影响下电动汽车充电站充电负荷短期预测精度低的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法-卷积神经网络-门控循环神经网络(improved sparrow search algorithm-convolutional neural network-gated recurrent unit neural network, ISSA- CNN-GRU)模型的电动汽车充电站充电负荷短期预测方法。首先,构建包含气温、日期类型、节假日3种充电负荷显著影响因素与历史充电负荷的输入特征矩阵。然后,融合CNN在特征提取、数据降维和GRU神经网络在时间序列预测上的优势,搭建CNN-GRU混合神经网络模型,使用基于混合策略的ISSA算法优化混合神经网络模型的超参数。最后,在优化后的CNN-GRU模型中输入特征矩阵实现充电站充电负荷的短期预测。以美国ANN-DATA公开数据集中充电站的历史负荷数据作为实际算例,与随机森林、CNN、GRU神经网络、CNN-GRU模型以及分别用贝叶斯优化、粒子群优化、标准麻雀优化算法进行超参数调优的CNN-GRU模型相比,实验结果表明所提方法具有更好的预测效果。     

基于生成对抗网络的综合能源负荷场景生成方法

综合能源负荷场景生成是研究能源计量、规划运行等领域问题的基础,具有重要意义。但由于数据采集困难、综合能源负荷多能耦合等因素的限制,综合能源负荷场景的多样化生成仍是一大难题。提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的综合能源负荷场景生成方法。首先建立梯度惩罚优化的Wasserstein生成对抗网络模型,解决综合能源负荷的高随机性可能带来的不收敛或模式崩溃问题。其次,基于深度长短期记忆(long short-term memory, LSTM)的循环神经网络构建生成对抗网络的生成器和判别器,使模型更适用于复杂综合能源负荷数据生成。算例结果表明,所提模型的生成负荷场景在概率分布、曲线标志性特征和冷热电负荷之间相关性等方面相较于蒙特卡洛法和原始生成对抗网络均获得了较好结果,可以在不同模式下生成具有多样性且逼真的负荷场景。     

基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测

针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。     

二次模态分解组合DBiLSTM-MLR的综合能源系统负荷预测

用户级综合能源系统多元负荷存在随机性、波动性相对更大的特点,现有预测方法不能得到很好的预测效果.为此提出一种基于核主成分分析(KPCA)、二次模态分解、深度双向长短期记忆(DBiLSTM)神经网络和多元线性回归(MLR)的多元负荷预测模型.首先,运用自适应噪声的完全集合经验模态分解分别对电、冷、热负荷进行本征模态分解,对分解得到的强非平稳分量运用变分模态分解进行再次分解.然后,运用KPCA对天气、日历规则特征集提取主成分实现数据降维;将分解得到的非平稳、平稳分量结合特征集主成分分别用DBiLSTM神经网络、MLR进行预测.最后,将预测结果进行重构得到最终预测结果.通过实际算例分析可知,与其他模型相比,所提模型具有更高的预测精度.