【摘 要】
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新能源电网中负荷对各特征因素更为敏感,当面对海量特征数据时,短期负荷预测方法面临着新的挑战.针对含有高维特征数据的新能源电网,提出一种考虑特征选择的双向长短期记忆(B
【机 构】
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安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009
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新能源电网中负荷对各特征因素更为敏感,当面对海量特征数据时,短期负荷预测方法面临着新的挑战.针对含有高维特征数据的新能源电网,提出一种考虑特征选择的双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络短期负荷预测方法.先将样本数据按密度进行聚类后映射到权重诱导空间中,通过定义一种数据结构,以间隔之和最大为目标函数.为实现解空间的稀疏性,将正则项添加到目标函数中,并采用梯度下降法求解特征权值.经过预试验确定特征选择阈值等超参数,从而选出所需的特征因素.最后,使用Bi-LSTM网络基于选择后的数据进行负荷预测.以中国某地区新能源电网为例,验证了该方法的有效性,结果表明其与传统方法相比,具有更好的准确性和适用性.
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