文献类型：期刊文章

作　　者：刘新志[1,2] 刘爱莲[1,2] 李英娜[1,2]

LIU Xin-zhi;LIU Ai-lian;LI Ying-na(Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology;Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Application,Kunming University of Science and Technology)

机构地区：[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院 [2]昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

出　　处：《化工自动化及仪表》

年　　份：2021

卷　　号：48

期　　号：6

起止页码：575-580

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、普通刊

摘　　要：提出一种基于Attention-ResNet-LSTM网络的中期负荷预测模型。将Attention机制引入LSTM模型,赋予不同的权重于特征向量,加入ResNet网络后算出负荷的预测值。以爱尔兰某地区的真实负荷为数据集进行仿真实验,负荷预测结果表明:相比于RNN、LSTM、Attention-LSTM模型,Attention-ResNet-LSTM模型的预测精度更高。

关 键 词：中期负荷预测 电力负荷 LSTM网络  Attention机制  ResNet网络  

分 类 号：TP27] TM744]