文献类型：期刊文章

作　　者：乔石[1,2] 王磊[2] 张鹏超[2] 闫群民[1] 王桂宝[2]

QIAO Shi;WANG Lei;ZHANG Pengchao;YAN Qunmin;WANG Guibao(School of Electrical Engineering,Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723000,Shaanxi Province,China;Key Laboratory of Industrial Automation(Shaanxi University of Technology),Hanzhong 723000,Shaanxi Province,China)

机构地区：[1]陕西理工大学电气工程学院,陕西省汉中市723000 [2]工业自动化重点实验室(陕西理工大学),陕西省汉中市723000

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(No.62176146);陕西省自然科学基础研究计划重点项目(No.2019JZ-11)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：10

起止页码：3940-3951

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：短期电力负荷受多种因素影响,具有波动性大、随机性强的特点,使得高精度的短期负荷预测比较困难。为充分提取负荷数据中的特征,提升短期负荷预测精度,提出了一种基于模态分解及注意力机制长短时间网络(long and short-term temporal networks with attention,LSTNet-Attn)的短期负荷预测模型。首先该模型采用自适应白噪声的完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)对包含大量高频分量且频率成分复杂的原始负荷时间序列进行处理,经频率分离后得到若干个包含不同频率成分的本征模函数(intrinsic mode functions,IMF)。其次,在采集特征的基础上构建日期特征,并通过Boruta算法优化输入数据维度冗余问题。然后,在上述基础上构建LSTNet-Attn预测模型,模型包括卷积模块、循环跳过模块、自回归(autoregressive,AR)模块和注意力机制模块。卷积模块和循环跳过模块提取输入负荷数据中高度非线性的长短期特征和线性特征;AR模块优化神经网络对线性特征识别不敏感问题;注意力机制实现对重要特征分配更多权重以捕获全局与局部的联系,优化模型提升预测精度。最后采用于麻省理工数据集进行实例验证,并与常用预测模型进行对比研究和模型消融研究,证明该模型有效提高了负荷预测的精确性。

关 键 词：短期负荷预测 CEEMDAN  Boruta算法  LSTNet  注意力机制  

分 类 号：TM721]