【摘 要】
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本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所系统与软件事业部,国网辽宁省电力有限公司调度控制中心
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本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终
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