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题名基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测
被引量：19
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作者
唐贤伦
陈洪旭
熊德意
张艺琼
蒋维弛
邹密
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机构
重庆邮电大学复杂系统与仿生控制重庆市重点实验室
重庆市计量质量检测研究院
国网重庆永川供电公司
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期3059-3067,共9页
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基金
国家自然科学基金(61673079)
重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0693)。
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文摘
电力负荷预测是实现电力系统智能化的基础。准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定地运行。针对短期负荷波动大,随机性强的特点,提出一种基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对负荷序列进行平稳化预处理,将原始负荷拆分成若干个模态分量负荷。同时,为了减少预测模型训练所需的时间,利用样本熵来评估各分量的复杂度,将复杂性相近的负荷分量归为一类用于训练同一模型。最后,结合极端梯度提升和时间卷积网络的优点,利用极端梯度提升模型来预测趋势负荷,时间卷积网络模型来预测随机扰动负荷,并在模型训练过程中,利用树状Parzen估计来调节模型的超参数,得到最优的预测模型。为验证本文所提方法的有效性,在EUNITE竞赛数据集上进行了仿真实验,分别预测未来24 h的短期负荷和每日峰值负荷。实验结果表明,相比于支持向量回归(support vector regression,SVR),长短时记忆(longshort-term memory,LSTM),门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)+LSTM等短期负荷预测模型,该方法能取得更好的预测效果,具有更高的预测精度。
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关键词
负荷预测
变分模态分解
时间卷积网络
极端梯度提升
树状parzen估计
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Keywords
load forecasting
variational mode decomposition
temporal convolutional network
extreme gradient boosting
tree parzen estimation
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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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题名基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测
被引量：7
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作者
金志刚
吴桐
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机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期1954-1960,共7页
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基金
国家自然科学基金(71502125)资助课题。
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文摘
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集。最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明,相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法,所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率,有效地提升了入侵检测技术的实用性。
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关键词
网络安全
入侵检测
特征选取
树状parzen估计
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Keywords
network security
intrusion detection
feature selection
tree parzen estimation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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