【摘 要】
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短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一，针对负荷数据的时序性特征，为提升电力负荷预测精度，建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络（residualgatedconvolutional neural network,RGCNN）的短期电力负荷预测模型。该模型首先采用多分支门控残差卷积神经网络对历史负荷的周周期特征、日周期特征、近邻特征进行深度特征提取；其次为增加模型的非线性
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（促进风电消纳的区域电-热综合能源系统协同优化调度研究,E2019203514）～～；
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短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一，针对负荷数据的时序性特征，为提升电力负荷预测精度，建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络（residualgatedconvolutional neural network,RGCNN）的短期电力负荷预测模型。该模型首先采用多分支门控残差卷积神经网络对历史负荷的周周期特征、日周期特征、近邻特征进行深度特征提取；其次为增加模型的非线性拟合能力，采用注意力机制对权重进一步合理分配；最后通过归一化指数函数计算后输出负荷预测结果。使用2016年某电力竞赛数据进行实验，通过与4种常用模型对比，该模型预测结果的平均绝对百分误差（MAPE）评价指标下降了0.02%～0.70%，验证了该模型提高负荷预测精度的有效性。
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