【摘 要】
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短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成,能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性,准确作出电力负荷预测具有很大的挑战。当下深度学习不断发展,其在复杂非线性关系建模和处理时序信息等方面表现突出。文章提出一种融合XGBoost和改进Transformer模型的新型短期电力负荷预测方法 XGB-Transformer。该方法考虑时间周期和气象因素对电力负荷的影响
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目资助“调控云公共资源管理和大数据分析关键技术研究”(5442DZ190029);
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短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成,能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性,准确作出电力负荷预测具有很大的挑战。当下深度学习不断发展,其在复杂非线性关系建模和处理时序信息等方面表现突出。文章提出一种融合XGBoost和改进Transformer模型的新型短期电力负荷预测方法 XGB-Transformer。该方法考虑时间周期和气象因素对电力负荷的影响,利用基于XGBoost的特征选择方法进行数据规约,利用改进后的Transformer模型来学习序列内部规律和序列间的长距离依赖关系,以提高预测准确性与效率。该方法在真实的电力系统负荷数据上进行实验,结果表明XGB-Transformer方法在准确率和效率2个方面均优于传统方法和其他深度学习方法,证明了其有效性。
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