基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf

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简介：
本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。

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基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf

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本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。

基于LSTM深度学习网络的短期电力负荷预测方法

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本研究提出了一种利用长短期记忆(LSTM)神经网络进行短期电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度和稳定性。通过分析历史数据，模型能有效捕捉时间序列特征，为电网调度提供科学依据。本段落基于深度学习理论，利用LSTM网络对电力负荷进行了预测，并具有较高的应用价值。

基于LSTM深度学习网络的短期电力负荷预测方法

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本文提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的短期电力负荷预测模型，以提高预测精度和可靠性。通过有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，该模型能够准确捕捉历史负荷数据的变化趋势与模式，从而为电网调度提供有力支持。文章基于深度学习理论，利用LSTM网络对电力负荷进行了预测，具有较高的应用价值。

基于K-Means与CNN的短期电力负荷预测方法

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本研究提出了一种结合K-Means聚类和卷积神经网络(CNN)的技术，用于优化短期电力负荷预测，提高预测精度。随着电力物联网的持续发展，用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中的重要性日益凸显。为了提升此类预测模型的表现力，本段落提出了一种结合K-means聚类与卷积神经网络（CNN）特征提取技术的短期电力负荷预测方法。具体而言，在该方案中首先通过K-means算法将用户分为两类：对于那些日间用电行为具有较强相关性的用户群体，我们利用相邻时间点及每日周期的历史负载数据作为输入，并采用基于CNN模型的技术来抽取关键特征进行预测；而对于那些日间用电模式较为随机的用户，则仅使用最近一段时间内的历史负荷信息通过同样的卷积神经网络技术来进行预测。实验结果显示，在实际用户的电力消耗数据集上，相较于传统的机器学习算法如随机森林和支持向量回归机等方法而言，本段落所提出的模型能够显著降低平均绝对百分误差超过20%以上。

基于CNN-LSTM混合架构的短期负荷预测方法

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本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于电力系统的短期负荷预测。通过提取和学习时间序列中的时空特征，该方法显著提高了预测精度，为电网调度提供了有力支持。基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法探讨了利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的技术框架进行电力系统中的短期负荷预测。这种组合能够有效捕捉时间序列数据的空间特征以及长期依赖关系，从而提高预测精度和可靠性。通过实验验证，该方法在多种场景下均表现出色，为智能电网的优化运行提供了有力支持。

基于LSTM和LGBM的电力负荷预测方法的研究.pdf

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本文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）与轻量级梯度提升机（LGBM）进行电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度与效率。本段落提出了一种基于长短期记忆神经网络（LSTM）与决策树梯度提升算法（LGBM）的电力负荷预测模型，旨在解决中长期电力负荷预测问题，并提高电网运行效率及居民用电安全可靠性。首先，电力负荷预测对于保障电网稳定运行和制定合理的调度计划至关重要。然而，由于受到生产水平、人口密度、气候变化等多重因素影响，该任务具有高度随机性和建模难度大的特点。其次，尽管传统的回归分析法如趋势外推法或灰色模型可以用于短期负载预测，但它们在中长期负荷预测中的准确度和计算效率较低，并且存在各自的局限性。再次，在这种方法的基础上引入了LSTM神经网络。作为一种特殊的递归神经网络结构，LSTM具备学习时间序列数据规律的能力，有助于提升电力负荷预测的精确程度。同时结合误差反向传播法进行参数优化求解。另外，本段落还采用了决策树梯度提升算法（LGBM）。作为集成学习方法之一，它可以将多个弱分类器组合成一个强模型来提高准确性，并且能够与LSTM相结合以进一步增强电力负荷预测的效果。基于以上技术手段构建的新型混合模型在中长期负载预测任务上展示了显著优势。实验结果显示，在测试集中该方案所达到的平均绝对百分比误差（MAPE）分别为27.7520和23.8810，验证了其有效性及潜力。最后展望未来研究方向时指出，尽管已取得一定进展但电力负荷预测依然面临诸多挑战。因此有必要继续探索更多先进的机器学习算法和技术以应对这一复杂问题并推动相关领域的发展。

基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测

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本研究提出了一种结合EEMD、MIPCA和LSTM的技术框架，用于提高燃气短期负荷预测精度，为能源管理和规划提供有力支持。燃气负荷受天气状况及经济发展等因素影响较大, 导致其变化趋势具有复杂性和特征因子的冗余性, 从而降低了预测精度。为解决这一问题，在处理燃气负荷的复杂性方面，采用了EEMD自适应时频局部化分析方法，将非线性、非平稳性的燃气负荷数据分解成一系列平稳的本征模式分量和剩余项。在应对特征因子之间的冗余性问题上，则结合了PCA与互信息分析，在选择特征向量的过程中用互信息替代协方差矩阵中的特征值，有效避免了传统PCA方法仅关注变量间相关性的局限，并忽略了它们与燃气负荷实际数值的相关关系。最后针对不同子序列分别构建LSTM模型，预测并重构各分量的预测结果以得出最终结论。通过使用上海地区的燃气数据进行验证实验，结果显示本段落提出的方法在测试集上的MAPE值为6.36%，优于其他模型的表现误差水平。

LFforecast:短期电力系统负荷预测

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LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。