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基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法 被引量：13
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作者 李扬帆 张凌浩 +3 位作者 雷勇 冉金周 叶桄希 张颉 《水电能源科学》 北大核心 2021年第8期198-201,173,共5页
针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分... 针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分别训练时间卷积网络和门控循环单元两种深度学习模型并建立所提方法的整体架构。对某地区低采集频率用电数据进行仿真分析,与传统的长短期记忆网络、一维卷积及多层感知机等方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有效可行。 展开更多
关键词 短期用电量预测 时间卷积网络 门控循环单元 深度学习
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