【摘 要】
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为了提高新型电力系统电量趋势预测的精度，文章提出了基于深度神经网络的新型电量趋势预测的方法。采用灰色关联分析深入研究了新能源接入、外部环境以及节假日对电量预测的影响，提出了用粒子群算法优化的Informer电量趋势预测方法。Informer模型采用概率稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏机制，使其时间复杂度大大降低，有效地使用内存。通过建立Informer电量预测模型，并对模型的超参数进行优化，可输出最
【机 构】
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国网河北省电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFB0900100）； 国网河北省电力有限公司科技项目（5204JY200001）；
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为了提高新型电力系统电量趋势预测的精度，文章提出了基于深度神经网络的新型电量趋势预测的方法。采用灰色关联分析深入研究了新能源接入、外部环境以及节假日对电量预测的影响，提出了用粒子群算法优化的Informer电量趋势预测方法。Informer模型采用概率稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏机制，使其时间复杂度大大降低，有效地使用内存。通过建立Informer电量预测模型，并对模型的超参数进行优化，可输出最好的电量预测结果。通过算例分析对所提出的方法进行有效性验证，显示该方法具有较高的预测精度，适用于中长期电量趋势预测。
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