【摘 要】
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针对新能源时代下，负荷数据随机性更强，负荷预测误差较大的问题，提出一种基于时间模式注意力机制的门控循环单元神经网络（TPA-GRU）短期负荷预测方法。该方法首先采用自适应白噪声的完整经验模态分解（CEEMDAN）对负荷数据进行处理，得到若干个频率范围不同的本征模函数（IMF）。其次，通过最大互信息系数（MIC） 进行相关性分析筛选特征，优化输入数据的特征维度。随后构建基于TPA机制的GRU预测模型
【基金项目】
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国家自然科学基金一般面上资助项目（62176146）； 陕西省自然科学基础研究计划重点资助项目（2019JZ-11）；
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针对新能源时代下，负荷数据随机性更强，负荷预测误差较大的问题，提出一种基于时间模式注意力机制的门控循环单元神经网络（TPA-GRU）短期负荷预测方法。该方法首先采用自适应白噪声的完整经验模态分解（CEEMDAN）对负荷数据进行处理，得到若干个频率范围不同的本征模函数（IMF）。其次，通过最大互信息系数（MIC） 进行相关性分析筛选特征，优化输入数据的特征维度。随后构建基于TPA机制的GRU预测模型进行负荷预测，最后采用自回归（AR）算法优化线性特征提取能力，得到预测结果。通过实例分析，证明该模型有助于负荷预测精度的提升。
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