【摘 要】
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为了提升区域化综合能源系统的调度水平，对多能源形态下的能源负荷预测算法进行了研究。针对清洁能源供应的波动性与随机性，建立了某区域的综合能源调度模型。该模型将负荷预测问题转化为时间序列处理问题，并引入循环神经网络（RNN）来进行问题求解。同时在求解过程中使用Seq2Seq替代了传统的RNN神经元，且采用GRU作为编码器-解码器进行序列长度转换，从而有效规避了RNN网络在进行不同长度输入输出序列处理时
【基金项目】
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国网河南省电力公司自筹项目（SGHA0000FCJS2100235）；
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为了提升区域化综合能源系统的调度水平，对多能源形态下的能源负荷预测算法进行了研究。针对清洁能源供应的波动性与随机性，建立了某区域的综合能源调度模型。该模型将负荷预测问题转化为时间序列处理问题，并引入循环神经网络（RNN）来进行问题求解。同时在求解过程中使用Seq2Seq替代了传统的RNN神经元，且采用GRU作为编码器-解码器进行序列长度转换，从而有效规避了RNN网络在进行不同长度输入输出序列处理时的缺点。通过在某区域的综合能源系统内进行的算法仿真结果表明，负荷预测的相对误差小于4.5%，故能够满足能源调度的生产要求。由对比实验可知，所提算法的MAE及RMSE分别可达到3.25%、4.13%，相较于BP网络与传统RNN网络均有显著改善。
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