期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测 被引量：2
1
作者 倪建辉 张菁 +2 位作者 张昊立 陈龙 高典 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期186-199,共14页
准确预测综合能源系统(Integrated energy system,IES)中的电、冷、热多元负荷是提高各类能源综合效率、获得更大经济效益的关键。因此,提出一种基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测方法。首先将初始特征集通过最大... 准确预测综合能源系统(Integrated energy system,IES)中的电、冷、热多元负荷是提高各类能源综合效率、获得更大经济效益的关键。因此,提出一种基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测方法。首先将初始特征集通过最大互信息系数(Maximum information coefficient,MIC)改进的快速相关滤波算法(Fast correlation-based filter,FCBF)对IES时序特征数据集进行相关性分析和冗余性分析;然后将特征选择结果利用因数重构法与MIC-gamma图像增强的方法重构为时序特征灰度图,能够直观有效地反映实际数据的特征相关性;其次采用基于多任务学习框架的(Convolutional block attention module-convolutional neural network-deep bidirectional gated recurrent unit,CBAM-CNN-DBiGRU)网络进行训练,嵌入的卷积注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM)与(Deep bidirectional gated recurrent unit,DBiGRU)结构能有效加强共享层的关键信息提取和时序信息处理能力;最后以美国亚利桑那州立大学的IES数据为例对提出的方法进行测试。选取典型工作日和典型休息日并对比多种深度网络模型,测试结果表明,该模型在典型工作日的加权平均绝对百分比误差与加权均方根误差分别最大降低了0.8813%与229.2593 kW,在典型休息日则分别最大降低了0.9942%与360.8007 kW,能够有效提升IES多元负荷预测精度。 展开更多
关键词 多元负荷预测 最大互信息系数 快速相关滤波算法 特征冗余性 MIC-gamma图像增强 卷积注意力机制模块 深度双向门控循环单元
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部