| 基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 龚飘怡,罗云峰,方哲梅,窦帆. 基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(z1): 81-86. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091423 |
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| 作者姓名： | 龚飘怡 罗云峰 方哲梅 窦帆 |
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| 作者单位： | 华中科技大学人工智能与自动化学院,武汉430074 |
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| 摘 要： | 短期电力负荷预测是电力系统中的重要问题之一,准确的预测结果可以提高电力市场的灵活性和资源利用效率,对电力系统高效运行具有重要意义.为了提高预测精度,针对电网负荷数据的时序性特征,提出一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.该方法首先针对电力负荷的影响因素(温度、节假日等)提取特...
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 长短期记忆神经网络 注意力机制 循环神经网络 双向长短期记忆神经网络 |
Short-term power load forecasting method based on Attention-BiLSTM-LSTM neural network |
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| GONG Piaoyi,LUO Yunfeng,FANG Zhemei,DOU Fan. Short-term power load forecasting method based on Attention-BiLSTM-LSTM neural network[J]. Journal of Computer Applications, 2021, 41(z1): 81-86. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091423 |
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| Authors: | GONG Piaoyi LUO Yunfeng FANG Zhemei DOU Fan |
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