数学的实践与认识

期刊导读

电力工业论文_短期风力发电负荷预测的新方法

来源:数学的实践与认识 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2022-01-18

文章摘要:以陆上风力发电负荷数据作为研究对象,将注意力机制引入双向长短期记忆网络和卷积神经网络的混合模型,预测短期电力负荷.结果显示:1)注意力机制通过对不同时间步的输入进行加权,能够显著提升双向长短期记忆网络的预测性能. 2)双向长短期记忆网络-卷积神经网络结构比卷积神经网络-双向长短期记忆网络结构更适用于短期负荷预测,前者相较后者,能够充分利用时序信息,不会在输入初期就丢失关键信息. 3)基于注意力机制的双向长短期记忆网络-卷积神经网络混合模型的均方根误差、平均绝对百分比误差分别达到了575.352和7.023%,比次佳模型(基于注意力机制的双向长短期记忆网络-卷积神经网络混合模型)分别降低了9.71%和2.75%,其在风电短期负荷预测方面有很好的应用前景.

文章关键词:

项目基金: 上一篇:无线电电子学论文_基于近似计算与多数覆盖技术 下一篇:没有了