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基于CNN-LSTM混合架构的短期负荷预测方法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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QPSO-LSTM的短期风电负荷预测的MATLAB程序
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    本简介介绍了一种结合量子行为粒子群优化(QPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的算法，用于实现短期风电负荷预测。通过在MATLAB平台上的编程实践，该方法有效提升了预测精度和稳定性。 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常依赖于经验和试验来确定，这种方法容易受到人为因素的限制，并且可能无法找到最佳的网络配置。优化算法可以对LSTM神经网络进行训练，以确定最优的网络参数及合适的超参数，从而提升其性能表现。本段落采用PSO（粒子群优化）和QPSO（量子行为粒子群优化）两种方法来调整LSTM模型中的拓扑结构、迭代次数以及学习率等关键因素，旨在为风电负荷预测找到最适配的数据处理方案，并重新训练LSTM网络用于实际应用中风力发电的负载预测。尽管PSO-LSTM和QPSO-LSTM在算法原理上有区别，但它们在网络构建的具体步骤上基本一致。
     
  • 短期内的负荷预测
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    简介：短期负荷预测是指对未来几天或几小时内的电力需求进行估计的技术。它对于电网调度、能源管理和稳定供电具有重要意义，能够帮助电力公司优化资源配置和提高服务效率。 为了克服BP算法的缺陷，我对该算法进行了改进。确定连接权修正值的过程实际上是优化计算中的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面呈现为窄长型时，这种算法会导致网络在谷底两侧频繁跳跃，影响了收敛速度。最常见的一种改善方法是加入附加动量项以平滑梯度方向的变化，并提高算法的稳定性。 具体来说，在实际计算过程中，学习率η越大，则学习的速度会越快；然而如果设置过大则可能导致震荡效应。同样地，过大的动量因子α可能会导致发散现象的发生，而较小的值又会导致收敛速度变慢。 此外，为了应对BP网络容易陷入局部极小点的问题，我采用了人工遗传算法来优化初始权值。这种遗传算法基于生物进化理论设计而成，并且本质上是一种全局搜索方法。它只需提供目标函数描述即可从一组随机生成的“种群”开始，在整个解空间中寻找最优解。 由于该算法擅长于进行全局搜索并且有较高的概率找到真正的全局最优点，因此将其用于前期探索可以有效克服BP网络容易陷入局部极小点的问题。通过结合遗传算法（GA）和反向传播算法（BP），形成一种新的混合训练方法——即GA-BP模型，利用遗传算法优化初始权值及阈值，并借助BP法则沿负梯度方向调整这些参数以完成神经网络的培训。 这种方法避免了传统BP网络陷入局部极小点的问题，同时实现了对整个预测系统的优化。在实际应用中，该策略能够更为精确地实现城市用电量的预测任务。