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基于小波变换的Bi-LSTM-TCN短期电价预测 被引量：4
1
作者 竺筱晶 薛睿萌 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期60-68,共9页
随着可再生能源大规模并入电网,电价预测变得越来越困难。为更准确预测含新能源电力市场中的电价,本文提出一种基于离散小波变换(DWT)的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和时间卷积网络(TCN)的短期电价预测模型。首先利用DWT提取数据的时频... 随着可再生能源大规模并入电网,电价预测变得越来越困难。为更准确预测含新能源电力市场中的电价,本文提出一种基于离散小波变换(DWT)的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和时间卷积网络(TCN)的短期电价预测模型。首先利用DWT提取数据的时频图,并对重构后的子序列进行相关性分析;然后对于受不同因素影响的子序列建立不同的模型分别进行预测,最后叠加预测结果得到最终预测值。并在北欧丹麦DK1电力市场数据集上进行实验,该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为3.081%和2.588%,与一些基准模型和现有预测模型相比,该方法的预测精度更高。 展开更多
关键词 短期电价预测 风力发电量 离散小波变换 双向长短期记忆网络 时间卷积网络
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基于MA-CNN-LSTM和自注意力机制的单变量短期电力负荷预测
2
作者 周磊 竺筱晶 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第22期9408-9416,共9页
精准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。针对单变量场景下地区短期电力负荷预测问题,提出了一种基于多重滑动平均(moving average,MA)和卷积网络-长短期记忆网... 精准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。针对单变量场景下地区短期电力负荷预测问题,提出了一种基于多重滑动平均(moving average,MA)和卷积网络-长短期记忆网络(convolutional networks long short-term memory networks,CNN-LSTM)混合模型,并添加自注意力(Self-Attention)机制的预测方法。首先利用多重滑动平均将原始负荷数据分解为多个平稳序列,以降低数据的噪声和复杂度。接着将各一维序列数据变换为多维结构,使用CNN提取多个时间点之间的内在关系。再输入LSTM模型中训练,并使用自注意力机制进行加权融合以提高预测精度。最后把各序列预测值相加得到最终负荷预测值。为了验证该方法的有效性,在中国某地区电网间隔15 min的真实负荷数据上进行了预测实验,并将预测结果与其他常见的模型预测结果进行对比。通过实验结果表明,在单变量短期电力负荷预测问题中该方法的准确性比其他方法更高。 展开更多
关键词 单变量短期电力负荷预测 滑动平均 卷积网络 长短期记忆网络 自注意力
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数学建模案例教学与能源电力人才培养
3
作者 邓化宇 孙玉芹 +1 位作者 竺筱晶 吴泉军 《数学建模及其应用》 2023年第3期68-75,共8页
通过对能源电力行业的案例开展数学建模教育,培养能源电力人才的综合能力、创新思维、学以致用、具备多学科交叉融合的数学建模意识等优秀品质.本文分别从数学建模课程建设的意义、理念创新、主要举措、成效经验和未来方向等方面,进行... 通过对能源电力行业的案例开展数学建模教育,培养能源电力人才的综合能力、创新思维、学以致用、具备多学科交叉融合的数学建模意识等优秀品质.本文分别从数学建模课程建设的意义、理念创新、主要举措、成效经验和未来方向等方面,进行了一些教学实践和思考.实践经验表明,强化能源电力特色的数学建模课程在高素质人才培养中有着不可替代的作用,增强了学生的获得感,提升了学生践行习近平总书记提出的“四个革命、一个合作”能源安全新战略的责任担当. 展开更多
关键词 数学建模 能源电力特色 案例教学 赛教融合
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