【摘 要】
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负荷预测作为电力系统规划的重要环节，对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用。本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法。通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型；然后根据聚类结果，建立基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测模型，并与传统的负荷预测方法进行对比。对某地区2013年的负荷进行预测结果表明，本文所提方法可以有效
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目（52060419005C）；
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负荷预测作为电力系统规划的重要环节，对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用。本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法。通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型；然后根据聚类结果，建立基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测模型，并与传统的负荷预测方法进行对比。对某地区2013年的负荷进行预测结果表明，本文所提方法可以有效提高预测精度。
其他文献
针对电力负荷数据波动性大、随机性强和非线性等特点，提出一种基于Pyraformer网络的短期电力负荷预测模型。首先，采用变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）算法将负荷数据分解为频率不同的模态分量，引入过零率和皮尔逊相关系数对模态分量进行划分，得到低频、中频和高频部分，并分别与原始负荷数据组成重构数据。其次，将重构数据分别输入到含有金字塔注意力模块（
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高精度的短期电力负荷预测是优化电网运行策略和提高电网运行效率的可靠保障。为进一步提高短期电力负荷预测精度，提出轻量梯度提升机（light gradient boosting machine, LightGBM）-Transformer组合模型。该模型考虑时间特征和天气因素对短期电力负荷预测的影响，首先利用LightGBM算法获取特征重要性，排除无关噪声的影响，再将选择后的特征向量作为Transfo
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[目的]随着风能、太阳能等清洁能源快速发展，电力系统的能源结构发生了重大变化，这使得电网安全运行的不确定性增大，也给精准用电量预测带来了新的挑战。电网用电量受众多因子的影响，而气象因子的影响显著，因此，分析气象因子对用电量精细化预测的影响显得尤为重要。[方法]利用2017年逐日用电量以及最高气温、平均气温、最低气温、气压、相对湿度、风速等气象数据，采用集合模态经验分解（EEMD）和BP神经网络组合