【摘 要】
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以陆上风力发电负荷数据作为研究对象，将注意力机制引入双向长短期记忆网络和卷积神经网络的混合模型，预测短期电力负荷.结果显示：1)注意力机制通过对不同时间步的输入进行加权，能够显著提升双向长短期记忆网络的预测性能. 2)双向长短期记忆网络-卷积神经网络结构比卷积神经网络-双向长短期记忆网络结构更适用于短期负荷预测，前者相较后者，能够充分利用时序信息，不会在输入初期就丢失关键信息. 3)基于注意力机制
【基金项目】
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国家自然科学基金项目面上项目（51775212）； 湖北省教育厅科学技术研究项目（B2021005）；
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以陆上风力发电负荷数据作为研究对象，将注意力机制引入双向长短期记忆网络和卷积神经网络的混合模型，预测短期电力负荷.结果显示：1)注意力机制通过对不同时间步的输入进行加权，能够显著提升双向长短期记忆网络的预测性能. 2)双向长短期记忆网络-卷积神经网络结构比卷积神经网络-双向长短期记忆网络结构更适用于短期负荷预测，前者相较后者，能够充分利用时序信息，不会在输入初期就丢失关键信息. 3)基于注意力机制的双向长短期记忆网络-卷积神经网络混合模型的均方根误差、平均绝对百分比误差分别达到了575.352和7.023%，比次佳模型（基于注意力机制的双向长短期记忆网络-卷积神经网络混合模型）分别降低了9.71%和2.75%，其在风电短期负荷预测方面有很好的应用前景.
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