【摘 要】
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针对电力负荷数据非线性强以及影响因素多等问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）和注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络的组合预测方法。首先通过VMD对历史负荷数据进行频率分解，分解成不同频率的分量，并在考虑不同影响因素（如温度、湿度等）的条件下，通过LSTM网络对不同模态分别进行预测，再通过自注意力机制进一步挖掘数据内部的相关性，最后将预测的不同模态分量重构相加作为预测结果。实验采用中国某地区实
【基金项目】
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国网新疆电力有限公司科技项目（5230WJ220005）；
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针对电力负荷数据非线性强以及影响因素多等问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）和注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络的组合预测方法。首先通过VMD对历史负荷数据进行频率分解，分解成不同频率的分量，并在考虑不同影响因素（如温度、湿度等）的条件下，通过LSTM网络对不同模态分别进行预测，再通过自注意力机制进一步挖掘数据内部的相关性，最后将预测的不同模态分量重构相加作为预测结果。实验采用中国某地区实际用电负荷数据，经过与不同基准模型的对比和分析，验证了提出的模型提高了预测精度，具有一定的应用潜力。
其他文献
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
短期电力负荷的准确预测是电力系统安全经济运行的重要条件。为了提高电力系统短期负荷预测的准确性，提出一种基于关键特征优化的电力系统短期负荷预测方法。首先，对影响电力系统短期负荷的气象特征、日类型特征和历史负荷特征的构建方法进行优化，为负荷预测模型提供更多先验知识；然后，考虑输入特征和输出预测向量的特点，构建结合卷积神经网络与全连接层的短期电力负荷预测模型；最后，通过算例验证基于关键特征优化的电力系统
为提升电力负荷预测精度，提出基于数据挖掘的短期电力负荷预测方法。基于数据挖掘技术选取相似日，并提取电力负荷数据，对相似日负荷数据进行预处理后，作为训练样本输入SVM模型中，经过模型训练完成短期电力负荷预测。实验结果表明，设计方法的预测值平均误差为3.08%。
为了构建准确的电动汽车充电负荷模型，本文提出一种考虑出行路径决策的充电负荷时空预测方法。首先，采用拉丁超立方采样抽取用户的起始出行时刻和起始荷电状态。其次，考虑用户的不确定性充电需求，利用模糊综合评价法以剩余荷电状态、停驶时长以及充电时长3种评价指标构建用户的充电行为模型。最后，考虑道路交通状况对用户出行路径的影响，根据Logit模型构建路阻函数模型，利用动态Floyd算法获取用户的出行路径，通过
为指导电力系统稳定安全运行，提出一种基于条件生成对抗网络（CGAN）曲线生成的短期负荷概率预测方法。首先，以日期、温度、历史负荷等特征为输入，构建基于双向长短期记忆神经网络的日负荷关键值自适应集成预测模型。其次，采用最大信息系数方法为负荷特征赋权，基于加权K最近邻算法、加权重采样构建相似曲线数据集。然后，以负荷关键值和相似曲线数据集作为条件和训练集，构建基于CGAN的负荷曲线生成模型，提出数值偏差
以地铁通风空调系统为例，分析了基于BP神经网络模型的负荷预测模型在节能方案中的实施要点，通过收集、筛选与整理历史数据，加强预处理数据，结合实际建模，实施BP神经网络模型优化，预测了地铁通风空调系统的负荷。结论表明，建筑工程节能施工方案应以节能需求为导向，本项目的运行空调通风性能达到了预期目标。
准确预测台区的电力负荷，能够促使电力企业合理安排调度计划，保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征，提高预测的精度，提出了一种基于自适应辛几何模态分解（adaptivesymplectic geometry mode decomposition, ASGMD）、多元线性回归（multiplelinearregression,MLR）和卷积长短时记忆（convolutional
高精度的短期电力负荷预测可以保证电力系统调度决策的准确性、缓解电力供需矛盾、保障电力系统运行的安全。由于短期电力负荷预测受气象、历史信息等因素影响且具有很强不确定性，因此对短期负荷预测进行精准的预测较为困难。为实现对日前电力负荷进行概率密度预测，提出一种基于引入注意力机制的卷积双向长短期记忆分位数回归网络（Convolutional bidirectional long short-term me
目的 建立一种应用多重聚合酶链式反应（PCR）技术鉴别3种肾源性药品的方法。方法 提取梅花鹿、驴、犬3个物种肾组织的基因组DNA,通过多重PCR对梅花鹿、驴、犬的特异性片段进行扩增，鉴别样品中是否含有梅花鹿、驴、犬3种动物源性成分。结果 通过对特异性片段的PCR扩增，可同时将梅花鹿、驴、狗的肾与其他物种进行区分。结论 本研究建立了一种基于多重PCR技术的快速、准确的同时鉴别梅花鹿、驴、犬3个物种肾
研究背景与目的:骨密度也称之为骨量,儿童时期是骨量快速增长的关键时期,也是维生素D、维生素K缺乏的主要发病人群。目前部分研究证明维生素D、维生素K均可影响骨密度,但是儿童血清维生素D、维生素K与骨密度的相关性分析研究报道较少,样本量也较小,且国内外存在一定的争议,故本文了解了0-14岁的儿童的骨密度、维生素K、维生素D水平,并分析维生素K、维生素D和骨密度的关联性,以期为日后临床及时干预调整、纠正