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基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法
被引量：
33
1
作者
刘辉
凌宁青
+1 位作者
罗志强
孙志媛
《智慧电力》
北大核心
2022年第8期30-37,共8页
为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关...
为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。
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关键词
气象相似日集
TCN
LSTM网络
电网短期负荷预测
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职称材料
题名
基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法
被引量：
33
1
作者
刘辉
凌宁青
罗志强
孙志媛
机构
广西大学电气工程学院
广西电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第8期30-37,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0118000)
广西自然科学杰出青年基金(2018GXNSFFA281006)。
文摘
为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。
关键词
气象相似日集
TCN
LSTM网络
电网短期负荷预测
Keywords
meteorological
similarity
day
sets
TCN
LSTM
network
power
grid
short-term
load
forecasting
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法
刘辉
凌宁青
罗志强
孙志媛
《智慧电力》
北大核心
2022
33
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