基于K-Medoids聚类与栅格法提取负荷曲线特征的CNN-LSTM短期负荷预测

高效准确的短期负荷预测是电力系统安全稳定与经济运行的重要保障。针对峰荷与谷荷预测误差较大的问题,提出一种基于栅格法提取负荷曲线特征的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short term memory network, CNN-LSTM)混合预测模型。首先,采用K-Medoids算法对日负荷曲线聚类,将各聚类中心作为典型代表日负荷曲线。采用栅格法将典型代表日负荷曲线划分为若干个区间并依次编号,提取负荷曲线的特征。然后,将各典型代表日负荷曲线特征与对应负荷类型历史数据重构成新的特征集输入到CNN-LSTM混合神经网络中。利用CNN挖掘数据间的特征形成新的特征向量,再将该特征向量输入到LSTM中进行预测。最后,以美国新英格兰地区2012至2013年电力负荷数据集为例进行仿真验证。结果表明,所提方法在不同日期下的负荷预测精度均有所提升,并且在提升日负荷平均预测精度的同时,有效提升了峰荷、谷荷的预测精度。     

基于聚类经验模态分解的CNN-LSTM超短期电力负荷预测

为了减少复杂环境因素对电力负荷超短期预测效果的影响,提高算法的预测精度和运算效率,该文提出一种基于聚类经验模态分解(clusterempiricalmodedecomposition,CEMD)的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short term memory network,CNNLSTM)混合预测算法。该算法首先通过经验模态分解法将负荷数据分解为平稳性好、规律性强的若干本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)和残差(residual,Res)。其次为了简化后续模型的计算体量,运用k均值聚类方法对分解所得的各分量进行分组集成,同时分析不同聚类数对应的预测效果,选取最优聚类标签构造神经网络输入数据。之后将各组数据分别输入到CNN-LSTM混合神经网络中,利用CNN挖掘数据间的特征形成特征向量,并将其输入到LSTM中进行预测。最后将所有预测结果进行线性相加得到完整预测负荷。通过在真实负荷上进行验证并与现有模型进行比较,所提方法具有更高的预测精度。     

基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法

为充分挖掘蕴含在大量采集数据中的有效信息,提高短期负荷预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)的混合模型的短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象信息、日期信息按时间滑动窗口构造特征图作为输入,先利用CNN提取特征图中的有效信息,构造特征向量,再将特征向量...     

基于TCA-CNN-LSTM的短期负荷预测研究

为有效地挖掘历史数据信息,提高短期负荷预测准确性,文章针对电力负荷时序性和非线性的特点,在原有一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)模型的基础上,分别在CNN和LSTM侧嵌入通道注意力机制(Channel Attention,CA)和时序注意力机制(Temporal Attention,TA),构建CA-CNN和TA-LSTM模块,然后结合CA-CNN和TA-LSTM模块构建TCA-CNN-LSTM的层级注意力机制短期负荷预测模型。同时,为提高训练数据的质量并加快模型训练速度,运用K-means和决策树模型选取相似日数据, 构建基于相似日数据的向量特征时序图,最后将时序图输入TCA-CNN-LSTM负荷预测模型完成预测。以澳大利亚某地真实数据集和2016电工杯数学建模竞赛电力负荷数据为算例,分别应用TCA-CNN-LSTM模型与支持向量机、多层感知机(Multilayer perceptron, MLP)、LSTM、CNN-LSTM和CNN-Attention-LSTM模型的预测结果进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度。     

基于MA-LSTM的短期负荷预测方法

精准的预测电力系统短期负荷对电力系统智能化和可靠运行有重要意义。为了提高负荷预测的精度,采用了一种基于蜉蝣优化算法和长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法。将影响负荷的温度、日期类型、湿度作为输入特征;对长短期记忆神经网络中的参数使用蜉蝣算法不断地优化以确定最优参数;最后建立MA-LSTM模型对短期负荷进行预测。算例结果表明,和BP、LSTM、PSO-LSTM及SSA-LSTM方法相比,所提方法具有更高的预测精度,为电网安全稳定运行提供了有力保障。     

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。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的NOx排放预测

为了充分挖掘电站锅炉NO_(x)排放数据中时序性特征联系,提高NO_(x)排放预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的NO_(x)排放预测方法。以某300 MW电站锅炉历史数据为样本,采用K-means聚类方法对NO_(x)排放训练样本集进行分组,再基于CNN网络的卷积层和池化层提取NO_(x)排放变量的高维映射关系,构造高维时序特征向量,将抽象化的特征集输入到LSTM网络,通过训练LSTM网络参数建立基于CNN-LSTM的NO_(x)排放预测模型。通过某电站锅炉实际数据验证,所提预测模型对训练和测试样本的平均相对百分比误差分别为1.76%和3.85%,远低于其他模型。结果表明所提模型在预测精度和泛化能力方面具有显著优势。     

混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。     

基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法

提出了一种基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法.首先利用频域分解消除负荷序列的周期性,然后利用灰色模型计算负荷序列的历史拟合值和未来预测值,将其作为神经网络的输入.在历史数据中选择一天作为基准日,以该基准日的量为参照,以负荷的灰色模型拟合值相对基准日的变化量,以及温度变化量为BP神经网络的输入,实际负荷变化量为输出,训练神经网络并预测待预测日负荷的变化量,加上基准日负荷后得到预测负荷.该方法综合了灰色模型方法和神经网络方法的优点,仿真结果验证了方法的有效性.     

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...     

基于CNN-ISSA-GRU模型的短期负荷预测方法

电网的可靠运行及持续发展离不开对短期电力负荷的高效、准确预测。针对表征电网负荷变化的历史数据具有复杂性和时序性等特点,且现有的机器学习预测方法仍存在依据经验选取关键参数的不足,利用卷积神经网络(CNN)提取表征负荷变化的多维特征向量,构造成时间序列输入到门控循环单元(GRU),并使用改进麻雀搜索算法(ISSA)对GRU网络中的超参数进行迭代寻优。预测试验样本来自云南某地区的负荷数据,所提方法的预测精度达到了98.624%,与循环神经网络(RNN)、GRU和长短期记忆(LSTM)等神经网络预测方法进行对比,算例表明,所提方法克服了依据经验选取关键参数难题的同时具有更高的预测精度。     

基于LSTM网络的时间多尺度电采暖负荷预测

电采暖负荷的准确预测对配电网安全稳定运行具有重要作用.为提高电采暖负荷预测精度,提出基于长短期记忆网络的时间多尺度电采暖负荷预测方法.该方法首先确定负荷预测网络模型参数,通过分析不同时间尺度下的电采暖负荷数据特征,在不同训练步长下,建立基于长短期记忆网络的电采暖负荷预测模型,实现电采暖负荷的准确预测.采用北京某地的电采...     

基于PSO的模糊神经网络短期负荷预测

针对短期负荷预测的特点,提出基于粒子群(PSO)优化的模糊神经网络短期负荷预测模型。将PSO与模糊优选人工神经网络进行融合,在对模糊优选神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法,充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。对广西某地区进行短期负荷预测,并与实际值进行比较分析,结果表明这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法。     

并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测

针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU-NN)并行,分别提取局部特征与时序特征,将2个网络结构的输出拼接并输入深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN进行超短期负荷预测。最后应用负荷与温度数据进行预测实验,结果表明相比于GRUNN网络结构、长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络结构、串行CNN-LSTM网络结构与串行CNN-GRU网络结构,所提方法具有更好的预测性能。     

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...     

基于改进长短期记忆神经网络的短期负荷预测

精确的负荷预测是电力系统规划、设计的有力支撑,是电网安全经济运行提供重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确从而影响短期负荷预测结果的情况。本文提出基于小波变换的长短期记忆神经网络负荷短期负荷方法WT-LSTM(wavelet transform -long short-term memory),利用小波变换的时频特性对负荷数据的伸缩变换进行细化,实现高频系数量化处理;结合长短期记忆神经网络的梯度计算,提高负荷预测的准确性和可靠性。通过变电站负荷数据以及区域办公楼实验,仿真结果表明本文方法能够有效处理负荷原始数据中的噪声,从而提高负荷预测精度和鲁棒性。     

基于神经网络的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。     

优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型

提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型.与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归.采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力.对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度.     

基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法

目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类型的负荷影响因素,引入门控循环单元(GRU)网络处理具有时序性特点的历史负荷序列,建模学习负荷数据内部动态变化规律,其输出结果与其他外部影响因素(天气、日类型等)融合为新的输入特征,使用深度神经网络进行处理,整体分析特征与负荷变化的内在联系,最后完成负荷预测。以美国某公共事业部门提供的公开数据集和中国某地区的负荷数据作为实际算例,该方法预测精度分别达到了97.30%和97.12%,并与长短期记忆神经网络、多层感知机以及GRU神经网络方法进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度和更快的预测速度。