基于数据驱动的用户用能行为分析方法

• 作者: 伍先艳 古海生 李江峡 柴涛 田斌 马艳
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 用户用能行为分析 数据驱动 深度学习 Seq2Seq技术 GRU
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 大数据应用
• 页码范围: 63-68
• 页数: 6页
• 分类号: TM391.4
• 语种: 中文

摘要

随着综合能源系统的快速发展,为了满足综合能源系统联合规划的需要,亟需对综合能源系统中用户用能行为进行分析建模.基于数据驱动思想,引入了深度学习方法,提出了一种用于用户用能行为分析的方法.首先,对影响用户用能行为的数据类型、结构进行分析;然后,引入Seq2Seq技术,以GRU为神经元构建深度学习模型;最后,通过算例对所提方法的有效性进行验证.算例研究表明:所提的方法能够以海量历史数据为基础,准确预测出用户的用能行为情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马艳		7	4	1.0	2.0
2	李江峡		1	0	0.0	0.0
3	古海生		1	0	0.0	0.0
4	伍先艳		1	0	0.0	0.0
5	田斌		1	0	0.0	0.0
6	柴涛		1	0	0.0	0.0