| 基于Bagging的双向GRU集成神经网络短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 王康,张智晟,撖奥洋,于立涛.基于Bagging的双向GRU集成神经网络短期负荷预测[J].电力系统及其自动化学报,2021,33(10):24-30. |
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| 作者姓名： | 王康 张智晟 撖奥洋 于立涛 |
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| 作者单位： | 青岛大学电气工程学院,青岛 266071;国网青岛供电公司,青岛 266002 |
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| 摘 要： | 为了提高电力系统短期负荷的预测精度,提出了一种基于Bagging算法的双向加权门控循环单元GRU(gated recurrent unit)集成神经网络短期负荷预测模型.对双向门控循环单元BiGRU(bidirectional gated recur?rent unit)神经网络两个方向的隐含层状态进行加权求和处理,使得对负荷点的预测可以同时考虑过去和未来的信息.通过Bagging算法对双向加权GRU神经网络进行集成处理来提高模型的泛化能力.按照某地区真实负荷数据,并与反向传播BP(back propagation)神经网络、长短期记忆LSTM(long short-term memory)神经网络、单向GRU神经网络和双向GRU神经网络进行对比可以得出,所提模型有更好的预测效果.
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 双向加权门控循环单元神经网络 Bagging算法 电力系统 预测精度 |
Short-term Load Forecasting Based on Bidirectional GRU Neural Network Integrated by Bagging Algorithm |
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| WANG Kang,ZHANG Zhisheng,HAN Aoyang,YU Litao.Short-term Load Forecasting Based on Bidirectional GRU Neural Network Integrated by Bagging Algorithm[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2021,33(10):24-30. |
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| Authors: | WANG Kang ZHANG Zhisheng HAN Aoyang YU Litao |
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