基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测

近年来,以循环神经网络（RNN）为主体构建的预测模型在短期电力负荷预测中取得了优越的性能。然而,由于RNN不能有效捕捉存在于短期电力负荷数据的多尺度时序特征,因而难以进一步提升负荷预测精度。为了捕获短期电力负荷数据中的多尺度时序特征,提出了一种基于多尺度跳跃深度长短期记忆（MSD-LSTM）网络的短期电力负荷预测模型。具体来说,以长短期记忆（LSTM）网络为主体构建预测模型能够较好地捕获长短期时序依赖,从而缓解时序过长时重要信息容易丢失的问题。进一步地,采用多层LSTM架构并且对各层设置不同的跳跃连接数,使得MSD-LSTM的每一层能够捕获不同时间尺度的特征。最后,引入全连接层把各层提取到的多尺度时序特征进行融合,再利用该融合特征进行短期电力负荷预测。实验结果表明,与单层LSTM和多层LSTM相比,MSD-LSTM的均方误差总体下降了10%。可见MSD-LSTM能够更好地提取短期负荷数据中的多尺度时序特征,从而提高短期电力负荷预测的精度。     

基于LSTM-XGBoost的短期电力负荷预测研究

随着电力系统的快速发展,针对短期电力负荷预测的人工智能方法研究已经取得了显著成就。由于长短期记忆(LSTM)神经网络能够拟合电力负荷数据时序性和非线性的特点,基于LSTM的短期电力负荷预测效果显著。但基于LSTM的预测方法存在预测精度低、泛化能力差等问题。为此,利用贝叶斯优化后的极限梯度提升(XGBoost)集成学习方法训练得到多个LSTM的强预测模型,提出基于LSTM-XGBoost的短期电力负荷预测的方法,并采用宁夏地区的电力数据进行算例分析。试验结果表明,对比基于LSTM和基于粒子群优化(PSO)-反向传播(BP)的短期电力负荷预测方法,基于LSTM-XGBoost的短期电力负荷模型预测精度、稳定性更高。该方法对于电力系统智能化发展有一定的应用价值。     

二次指数平滑多目标组合模型电力负荷预测

为提高短期电力负荷预测精度,提出一种二次指数平滑多目标组合模型ES-BiLSTM-LSTM预测方法。通过获取负荷目标预测值和残差目标预测值,实现多目标负荷预测;利用Pearson相关系数,选取与电力负荷相关性较高的影响因素;采用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和长短期记忆神经网络(LSTM)串行学习负荷数据的时序性特征和周期性特征;利用二次指数平滑法平滑处理负荷数据,获得残差项,通过LSTM模型训练和迭代,提取残差数据的波动性特征;将负荷预测值与残差预测值融合得到修正预测值。实验结果表明,该方法在MAE、MSE和RMSE上,对比3种负荷预测模型均有提升。     

LSTM模型在电力系统负荷预测中的应用

为解决数据随时间变化的电力系统短期负荷预测问题,本文阐述、采用和总结线性回归,普通BP神经网络,GRU神经网络,LSTM神经网络在电力系统短期负荷预测中应用的理论基础和方法,分别针对神经网络的多种预测方法进行归纳总结.LSTM即长短期记忆网络,拥有门机制,可以选择性的遗忘和记忆过去的信息,特别能记忆一个序列时间段的信息...     

基于CNN-LSTM的短期风电功率预测

短期风电功率预测对电力系统的安全稳定运行和能源的优化配置具有重要意义。鉴于卷积神经网络(CNN)高效的数据特征提取能力,以及长短期记忆网络(LSTM)描述时间序列长期依赖关系的能力。为了提高短期风电功率预测的精度,设计了一种基于CNN和LSTM的风电功率预测模型。该模型利用卷积神经网络对风电功率、风速、风向数据进行多层卷积和池化堆叠计算,提取风电功率相关数据的特征图谱。为了描述风电功率序列的时序依从关系,将图谱特征信息作为长短期记忆网络的输入信息,计算得到风电功率的预测结果。采用西班牙某风电场的实测数据进行模型预测精度验证。结果表明,该模型较LSTM、Elman模型具有更好的预测性能。     

基于VMD-CNN-LSTM的农业大棚园区用电负荷短期预测

针对农业大棚用电负荷受农村供电能力、气象因素等的影响,具有强波动性和高非线性的问题,综合大棚短期负荷的气象特征和时序特征,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相融合的VMD-CNN-LSTM的短期负荷预测模型架构。首先,基于VMD方法分解负荷序列,降低负荷波动性;其次,采用CNN方法提取负荷的气象特征,采用LSTM方法提取负荷时序特征,进行负荷分量预测,并将模态分量的预测结果重构;最后,以山东省寿光市农业大棚负荷数据为基础开展仿真实验。结果表明,VMD-CNN-LSTM模型与传统神经网络模型相比,可有效提高农业大棚短期负荷预测的精度。     

基于经验模态条件生成对抗网络的短期负荷预测

针对双碳目标下传统负荷预测模型难以捕捉数据内部时序特征导致负荷预测精度不高的问题,提出一种基于经验模态条件生成对抗网络(CGAN)的短期负荷预测模型。该模型在保留CGAN结构的基础上,首先使用经验模态分解(EMD)将历史负荷数据分解为多个经验模态分量,并采用多个长短期记忆(LSTM)神经网络作为生成器、卷积神经网络(CNN)作为判别器。然后,以分解后的经验模态分量为输入、负荷影响因素为条件对模型进行训练,使生成器能够输出精确的预测负荷数据。最后,以某地区配电网实际负荷数据对模型进行验证。试验结果表明,相比于其他基于深度学习的负荷预测模型,所提模型具有更小的预测误差。未来可将该方法应用于配电网调度中,以提高调度的安全性和经济性。     

基于CNN_BiLSTM的长短期电力负荷预测方法

当前电力系统负荷预测中负荷数据受到多种因素影响且多步长预测时精度不高,因此电力负荷预测呈现出非线性、多因素、非平稳态等问题.提出一种基于CNN_BiLSTM混合深度学习网络的长短期电力负荷在线预测方法.首先根据卷积神经网络和双向长短期记忆网络的特点,建立了CNN_BiLSTM负荷预测模型,并将历史负荷与影响因素耦合形成...     

PCC-BiLSTM-GRU-Attention组合模型预测方法

传统预测模型在处理多元时间序列时, 常常难以捕捉其非线性动力系统的复杂变化规律导致预测精度较低. 针对此问题, 本文将PCC-BiLSTM-GRU-Attention组合模型的预测方法进行了探讨和验证. 该方法首先使用Pearson相关系数(PCC)进行相关性检验并删除无关特征, 实现了对多元数据的降维选优. 其次使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)双向提取时序特征. 最后使用GRU神经网络融合注意力机制(Attention), 进一步学习双向时序特征的变化规律, 精准捕捉关键时刻的信息. 为了验证该方法在多元时间序列中的可行性, 本文以股票价格预测作为实验场景, 并与BP模型、LSTM模型、GRU模型、BiLSTM-GRU模型、BiLSTM-GRU-Attention模型进行对比. 验证结果表明: 本文探讨的PCC-BiLSTM-GRU-Attention组合模型的预测方法相比其他模型具有较高的预测精度, 其平均绝对百分比误差(MAPE)达到了2.484%, 决定系数达到了0.966.     

简化LSTM的语音合成

在增大训练数据的情况下,使用传统的隐马尔科夫模型难以提升参数化语音合成预测质量。长短期记忆神经网络学习序列内的长程特征,在大规模并行数值计算下获得更准确的语音时长和更连贯的频谱模型,但同时也包含了可简化的计算。首先分析双向长短期记忆神经网络功能结构,接着移除遗忘门和输出门,最后对文本音素信息到倒频谱的映射关系建模。在普通话语料库上的对比实验证明,简化双向长短期记忆神经网络计算量减少一半,梅尔倒频率失真度由隐马尔科夫模型的3.466 1降低到1.945 9。