基于Bi-LSTM网络的广珠城际短期客流预测方法

为提高城际铁路车站短时客流量预测的准确性,本文设计了一种基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的预测模型.首先分析了广珠城际铁路车站日客流量的时间分布规律,发现各车站日客流量存在着相似的分布特征,但工作日、周末和节假日客流量呈现出较大差异.以广州南站、珠海站以及小榄站3个车站的进站客流为例,选择时间窗步长为2和4分别...     

基于Attention机制和ResNet的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型研究

短期电力负荷预测有利于电力系统的高效运行,对电力市场实现有效调度有重要意义。短期电力负荷受多种因素影响,波动性大、随机性强,使得其预测准确率低。双向长短期记忆网络和卷积神经网络难以在短期负荷序列中提取足够多的信息,本文提出了一种结合注意力机制和残差网络的卷积神经网络-双向长短期记忆网络短期负荷预测方法。首先利用基准模型卷积神经网络-双向长短期记忆网络对输入特征进行信息提取,然后利用注意力机制突出提取到的关键信息,最后通过残差网络创建残差层以充分学习时序特征。通过某公开数据集进行实验,结果表明该方法的平均绝对百分比误差达到2.80%,均方根误差达到2.15,并与常用的五种模型预测结果对比,验证了所提模型的准确性及有效性。     

基于长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

为提高电力负荷预测的精度,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型.首先,选取28个影响电力负荷变化的因素作为预测输入候选特征,同时对部分定性表述的影响因素进行量化表征,对电力负荷特点及其影响因素分析.其次,借助皮尔逊相关系数分析选取了23个相关性较强的主要影响因素,进一步采用皮尔逊相关系数法分析影响因素对负荷...     

基于注意力机制优化长短期记忆网络的短期电力负荷预测

在电力系统的经济调度中,如何合理利用电力负荷的过去和现在来推测其未来价值,具有非常长远的社会经济价值.短期电力负荷数据具有明显的时间特征,传统的深度模型越来越多地应用于该领域.然而,深度模型可能存在梯度爆炸或梯度消失,为此,提出了一种注意力机制优化长短期记忆网络的短期负荷预测模型.该模型将长短期记忆网络单元中的激活函数改进为加权激活函数组,并加入注意力机制以提高预测精度.     

基于贝叶斯优化注意力机制LSTNet模型的短期电力负荷预测

为更充分挖掘多元负荷序列间的有效信息,从而提高预测精度,提出了一种集成贝叶斯超参数优化算法、注意力机制的长期和短期时间序列网络（long and short-term time-series network with attention,LSTNet-attention）以及误差修正的短期负荷预测模型。首先,构建基于贝叶斯优化的LSTNet-attention模型进行初步预测,利用贝叶斯算法优化模型多个结构参数,降低人工设置参数的随机性,并通过注意力机制合理分配特征权重;然后,通过基于贝叶斯参数优化的极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)误差修正模型来挖掘初步预测误差序列中潜在、未被利用的有效信息,进行误差预测和修正,进而得到最终的预测结果。通过使用澳大利亚某地真实负荷数据进行实证分析,实验结果表明,所提预测模型相较于其它模型具有更好的预测效果,可为负荷预测等工作提供一定参考。     

基于CNN-BiLSTM-Attention的超短期电力负荷预测

在长短期记忆神经网络(LSTM)的基础上,运用双向的长短期记忆神经网络(BiLSTM),结合卷积神经网络(CNN)提出了一个预测模型,对超短期电力负荷预测.运用合肥市2019年全年数据对该模型进行训练及预测,结果显示,CNN-BiLSTM预测精度高于CNN-LSTM预测模型,为进一步提升预测精确度,在BiLSTM神经网络后面连接了一个Attention在输出,发现其预测精度进一步提升了.     

基于1DCNN-LSTM和迁移学习的短期电力负荷预测

针对在短期电力负荷预测中,当某区域电力负荷数据较少时,负荷预测精度较差的问题,提出一种基于1DCNN-LSTM(1D Convolutional Neural-Long Short-Term Memory Networks)和参数迁移的短期负荷预测方法,并采用1DCNN-LSTM结合迁移学习针对性提高预测精度。使用美国某地区的实际负荷数据进行仿真分析,实验结果表明,该方法能有效提升区域电力负荷数据缺失时负荷预测的精度。     

负荷预测中的组合预测方法与改进分析

组合预测方法是一种优越的组合方法,在电网负荷预测中,通常和多种预测方法结合在一起,如灰色模型、指数平滑模型等,取得很好的预测效果。随着经济快速发展,电网运行体系也不断完善,相应的负荷预测方法必须不断的改进,才能适应现阶段供电需求。本文就负荷预测中的组合预测方法与改进进行分析探讨。     

基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法

近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和梯度提升学习(light gradient boosting machine, lightGBM)组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用张北曹碾沟风电场的风电数据集,以未来4 h风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明：相较于其他3种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。     

基于Bi-LSTM和Max Pooling的答案句抽取技术

针对传统问答系统答案抽取方式对答案片段的分词和上下文语义理解准确性的依赖严重,抽取过程耗费大量的人力和时间的问题,提出采用分步抽取答案的方法,先从答案片段中抽取包含答案的句子,再从提取的答案句中进行最终答案的抽取方式。在答案句抽取过程中使用Bi-LSTM( Bi-directional Long Short-Term Memory)和Max Pooling 结合的方法构建答案句抽取模型。实验结果表明,在答案句的抽取中,该模型的MＲＲ( Mean Average Precision) 指数接近0． 75。     

基于粒子群算法的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑了休息日和气候因素的影响,建立了基于粒子群算法(PSO)的级联网络短期负荷预测模型.通过粒子群算法对级联网络的训练进行优化,提高模型的运算速度.结果表明,该方法预测精度较高,效果较好.     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

基于SA-LSSVM的电力短期负荷预测

提出融合模拟退火（Simulated annealing,SA）和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）的电力短期负荷预测方法.由于LSSVM的预测精度依赖于其参数的选择,并且难以选取合适的参数值,因此,参数选择是LSSVM的一个关键问题.为了提高参数选择的质量和效率,采用SA算法进行LSSVM的参数寻优.以某市2010年1月1日至2011年1月7日的电力负荷数据和气象数据进行仿真实验, 实验结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于时间关系的Bi-LSTM+GCN因果关系抽取

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系抽取效果,并且包含时间关系的Bi-LSTM+GCN模型能有效抽取因果事件;带有时间关系的B...     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

基于改进深度森林的短期电力负荷预测模型

深度学习模型通过学习数据的深层特征能够有效提高电力负荷预测的准确率,但同时也带来了超参数较多、模型可解释性差等问题。针对这些问题,文中将深度森林模型引入短期电力负荷预测领域。在多粒度级联森林模型的基础上改进了多粒度窗口扫描方法,调整窗口大小与滑动步长,使模型能够在不同时间尺度下提取电力负荷数据的周期性特征。此外,改进深度森林输出层的计算方法,将输出结果由离散的类向量改进为连续的预测值,进而提高模型的精确度。最后在中国东北电网的实测数据中验证了文中所提出方法的可行性与有效性。从实验结果可知,改进深度森林算法在较高预测精度的情况下能取得更高的准确率,并且相较于深度神经网络具有更快的学习速度。     

基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法。利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值。实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性。