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基于时间卷积网络的短期电力负荷预测
基于时间卷积网络的短期电力负荷预测
作者:
赵洋
王瀚墨
康丽
张兆云
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
短期电力负荷预测
机器学习
支持向量回归
高斯过程回归
时间卷积网络
摘要:
准确的短期电力负荷预测对保证电网安全稳定运行、能量优化管理、提高发电设备利用率和降低运行成本等具有重要作用.传统时间序列分析方法难以学习短期电力负荷数据的非线性特征,因此论文首先将支持向量回归、高斯过程回归和前向神经网络等经典机器学习法应用于短期电力负荷预测的适用性和预测效果进行对比分析;预测评价指标表明机器学习方法能够得到较高的预测精度,适用于处理含强非线性特征的短期电力负荷数据;在此基础上,进一步提出一种基于时间卷积深度学习网络的短期电力负荷预测方法,该模型具有从大样本时间序列中提取特征和实现预测的能力,其模型架构能有效解决深层网络学习的退化问题;最后,以实际电力负荷数据作为算例对所提模型进行测试.实验结果表明,时间卷积网络可以获得更高的预测精度,深度学习方法相较于经典机器学习方法在非线性特征学习方面更具优势.
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文献信息
篇名
基于时间卷积网络的短期电力负荷预测
来源期刊
电工技术学报
学科
工学
关键词
短期电力负荷预测
机器学习
支持向量回归
高斯过程回归
时间卷积网络
年,卷(期)
2022,(5)
所属期刊栏目
电力系统与综合能源
研究方向
页码范围
1242-1251
页数
10页
分类号
TM743
字数
语种
中文
DOI
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210223
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(0)
参考文献
(0)
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2022(0)
参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
短期电力负荷预测
机器学习
支持向量回归
高斯过程回归
时间卷积网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
主办单位:
中国电工技术学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-6753
CN:
11-2188/TM
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
邮发代号:
6-117
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
总被引数(次)
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