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题名面向新型电力系统的多决策单元短期负荷统一预测
被引量：1
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作者
王兆华
李通
王博
张斌
赵文辉
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机构
北京理工大学管理与经济学院
北京理工大学可持续发展与智能决策研究中心
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出处
《计量经济学报》
2022年第1期106-125,共20页
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基金
国家自然科学基金(72141302,72074026,71804010,91746208,71573016,71774014,72174023)
国家杰出青年科学基金(71625003)
+2 种基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(21JZD027)
北京市社会科学基金(20JCC108,21GLC057)
北京市自然科学基金(9212016)。
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文摘
短期负荷精准预测,是保证新型电力系统安全稳定运行的关键技术之一.然而,居民负荷预测面临着用户量巨大、负荷高异质性、高波动性和高随机性的难点,随着用户类型和数据的增加,会导致模型复杂度大幅上升,难以满足新型电力系统中负荷预测的要求.为此,本文构建了基于预测导向自编码器的结构化长短时神经网络模型,通过单一模型实现对所有类型用户短期负荷的精准预测.与同类模型相比,本文提出的13种组合模型预测精度提高7.16%~11.59%,同时对非电力领域的高异质性主体复杂高频时间序列的统一预测也有一定的借鉴意义.
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关键词
居民电力消费行为
短期负荷精准预测
深度学习
全局预测
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Keywords
residents’electricity consumption behavior
accurate short-term load forecasting
deep learning
global forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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