【摘 要】
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精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案。提出了
【机 构】
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华北电力大学数理学院,华北电力大学经济与管理学院,冀北电力交易中心有限公司
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(19ZDA081);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020MS049);国家电网公司科技项目(52010119000G)
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精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案。提出了一种基于注意力(Attention)机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)短期电力负荷预测方法,该方法可以减少历史信息的丢失,实现短期电力负荷预测。考虑到电力负荷值在不同季节的特点,将预测方法设计为分季节进行短期电力负荷预测。
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