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基于卷积块注意力机制改进的Transformer的负荷分解
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作者 王涛 王雨娟 +2 位作者 纳春宁 尹泽昊 周雨笛 《电工电气》 2026年第3期7-13,54,共8页
电力系统源网荷优化调度和需求响应的实现,要求负荷侧更精细化的用电信息。非侵入式负载监测(NILM)是获取用电设备工作状态和各个设备消耗功率的有效技术。目前非侵入式负荷分解采用的Transformer模型会导致提取输入信号局部特征的能力... 电力系统源网荷优化调度和需求响应的实现,要求负荷侧更精细化的用电信息。非侵入式负载监测(NILM)是获取用电设备工作状态和各个设备消耗功率的有效技术。目前非侵入式负荷分解采用的Transformer模型会导致提取输入信号局部特征的能力不足,且存在对电器开关状态准确识别能力不足、分解误差大等问题。提出了一种融合简单线性注意力机制(SLA)、卷积块注意力机制(CBAM)改进的Transformer模型,用于非侵入式负荷分解的方法。其中SLA机制具备强大的局部特征提取能力,CBAM被嵌入Transformer模型的前馈神经网络(FFN),以提高关键特征的表达能力,降低特征冗余度。通过采用公开数据集UK-DALE验证该模型性能,并与两种先进模型做性能对比,证明了该模型在非侵入式负荷分解方面的优越性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 transformer模型 简单线性注意力机制 卷积块注意力机制 负荷分解
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基于Transformer多尺度融合网络的暖通空调能耗预测模型
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作者 于水 韩府宏 +1 位作者 罗宇晨 孙圣坤 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期300-309,共10页
提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于... 提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于传统的单一模型,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)均显著降低,决定系数(R2)达到0.9826。该模型可为建筑能耗管理提供一种高效且准确的预测工具,有助于实现更高效的建筑能源管理与节能策略。 展开更多
关键词 HVAC 特征提取 深度学习 负荷预测 多尺度特征 transformer模型
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基于LSTM-Transformer的钢铁工业用户调节潜力预测与优化
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作者 李彬 张雨蒙 周照钒 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第5期54-62,共9页
工业用户作为城市用电主体之一,其负荷复杂多变且受用户调节潜力影响较大,传统的预测方法难以准确估计钢铁工业用户的调节能力。为了兼顾负荷波动的不确定性以及钢铁工业用户用电行为的规律性特征,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)-Trans... 工业用户作为城市用电主体之一,其负荷复杂多变且受用户调节潜力影响较大,传统的预测方法难以准确估计钢铁工业用户的调节能力。为了兼顾负荷波动的不确定性以及钢铁工业用户用电行为的规律性特征,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)-Transformer的钢铁用户调节潜力预测方法。该方法利用LSTM网络捕捉工业负荷可调设备、检修计划和用户调节潜力样本等序列的长期依赖关系提取特征,并通过Transformer模块进行位置编码,利用双层多头自注意力机制捕获数据不同属性间的关系并进行拼接,从而获取多因素影响下的工业用户调节潜力。选取中国天津某钢铁厂的实际运行数据,对4种模型计算潜力值进行对比。实验结果表明,相较于其他模型,所提模型的平均误差降低约40%,具有更高的精度,能够有效反映钢铁工业用户的调节潜力,为优化调度提供有力支持。 展开更多
关键词 需求响应 钢铁工业 负荷 调节潜力 用电 LSTM-transformer模型 多头自注意力机制
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考虑相似日和误差修正的TETransformer超短期负荷功率预测
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作者 李练兵 高一波 +3 位作者 吴伟强 魏玉憧 代亮亮 高国强 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期301-312,共12页
为进一步提高超短期电力负荷的预测精度,增强对电力负荷时序特征的提取能力,提出一种考虑相似日与误差修正的时序增强Transformer(TETransformer)超短期电力负荷预测方法。首先,利用灰色关联分析选取气象相似日;然后,在Transformer模型... 为进一步提高超短期电力负荷的预测精度,增强对电力负荷时序特征的提取能力,提出一种考虑相似日与误差修正的时序增强Transformer(TETransformer)超短期电力负荷预测方法。首先,利用灰色关联分析选取气象相似日;然后,在Transformer模型基础上构造局部时序增强注意力机制,利用时序卷积提高注意力机制的局部时序特征感知能力,聚合观测点临近区域相关信息;传统Transformer模型中嵌入时序卷积层,扩展特征图,在Transformer模型全局信息提取的基础上增强局部时序信息提取能力;最后,将历史特征数据和未来气象数据输入TETransforemr,气象相似日的负荷功率序列输入LSTM,通过全连接层融合历史时序特征与相似日信息,引入基于编码器的误差修正模块,提高模型预测精度。通过多模型对比与消融实验,预测精度均有提高,证明所提方法可有效增强对电力负荷的提取能力,在超短期电力负荷领域具有一定的应用意义。 展开更多
关键词 负荷功率预测 transformer模型 相似日选取 灰色关联分析 误差修正 时序卷积
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应用VMD-Transformer-ResLSTM的短期天然气负荷预测
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作者 赵明智 郭光荣 +2 位作者 范立军 韩龙 于千城 《中国测试》 北大核心 2026年第3期144-153,共10页
由于城市居民的消费习惯和生活节奏的变化,精确预测天然气消耗量变得尤为重要。为此,文章设计一种基于VMD-Transformer-ResLSTM的混合神经网络模型。首先,通过变分模态分解(VMD)将原始负荷序列分解为本征模态函数(IMF)分量,从而避免模... 由于城市居民的消费习惯和生活节奏的变化,精确预测天然气消耗量变得尤为重要。为此,文章设计一种基于VMD-Transformer-ResLSTM的混合神经网络模型。首先,通过变分模态分解(VMD)将原始负荷序列分解为本征模态函数(IMF)分量,从而避免模态混叠和假峰值的问题。随后,对Transformer解码层进行重新构建,并将其与LSTM网络融合,旨在更好地捕捉序列中的长期依赖关系,同时减少模型参数。为解决LSTM网络中常见的梯度消失和梯度爆炸问题,文章引入残差连接机制,将其整合到Transformer和LSTM网络中。其次,为进一步提升预测精度,设计一个误差修正模块,以提高天然气负荷预测的稳定性和准确性。实验结果表明,该组合模型在预测精度上显著优于传统模型如ARIMA、Transformer、GRU和LSTM,预测的平均绝对误差(MAE)提升23%~58%。综上所述,该方法可显著提升天然气负荷预测的精度。 展开更多
关键词 天然气短期负荷预测 变分模态分解 transformer LSTM 残差连接 误差修正
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Transformation Matrix for Combined Loads Applied to Thin-Walled Structures
6
作者 Abdelraouf M. Sami Alsheikh David William Alan Rees 《World Journal of Mechanics》 2022年第6期65-78,共14页
This paper transforms combined loads, applied at an arbitrary point of a thin-walled open section beam, to the shear centre of the cross-section of the beam. Therein, a generalized transformation matrix for loads with... This paper transforms combined loads, applied at an arbitrary point of a thin-walled open section beam, to the shear centre of the cross-section of the beam. Therein, a generalized transformation matrix for loads with respect to the shear centre is derived, this accounting for the bimoments that develop due to the way the combined loads are applied. This and the authors’ earlier paper (World Journal of Mechanics 2021, 11, 205-236) provide a full solution to the theory of thin-walled, open-section structures bearing combined loading. The earlier work identified arbitrary loading with the section’s area properties that are necessary to axial and shear stress calculations within the structure’s thin walls. In the previous paper attention is paid to the relevant axes of loading and to the transformations of loading required between axes for stress calculations arising from tension/compression, bending, torsion and shear. The derivation of the general transformation matrix applies to all types of loadings including, axial tensile and compression forces, transverse shear, longitudinal bending. One application, representing all these load cases, is given of a simple channel cantilever with an eccentrically located end load. 展开更多
关键词 Thin-Walled Structure Open Sections transformation Matrix load transformation Combined load transformation Shear Centre WARPING BIMOMENT Sectorial Area Properties
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基于动态滑动时间窗口与Transformer的电动汽车充电负荷预测
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作者 郝爽 祖国强 +2 位作者 贾明辉 张志杰 李少雄 《河北工业大学学报》 2026年第1期44-52,68,共10页
因电动汽车充电行为具有非线性、时变性,传统预测方法难以捕捉其负荷复杂特征,因此本文提出基于动态窗口与Transformer的电动汽车充电负荷预测方法。首先,引入结合萤火虫算法(firefly algorithm,FA)的变分模态分解(variational mode dec... 因电动汽车充电行为具有非线性、时变性,传统预测方法难以捕捉其负荷复杂特征,因此本文提出基于动态窗口与Transformer的电动汽车充电负荷预测方法。首先,引入结合萤火虫算法(firefly algorithm,FA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),利用FA算法优化VMD的超参数,提取不同频率模态分量,降低数据噪声与复杂度。其次,按各模态波动与变化率,用动态滑动时间窗口技术确定动态滑动时间大小。然后,根据动态滑动时间窗口调整长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)-Transformer模型参数,将各模态分量与动态滑动时间窗口输入LSTM-Transformer模型,由LSTM负责捕捉短期动态,Transformer用于把握全局依赖,以此提升预测精度。最终,累加各分量预测值得出结果。经Palo Alto电动汽车负荷数据集验证,与固定时间窗口的VMD-LSTM-Transformer模型相比,所提方法的平均绝对百分比误差降低9.23%。 展开更多
关键词 电动汽车负荷预测 变分模态分解 萤火虫算法 动态滑动时间窗口 transformER
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Effect of Thermal Cycling under Load on Martensite Transformation and Two-way Shape Memory Effect in a TiNi Alloy 被引量:1
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作者 Liming WANG, Yufeng ZHENG, Wei CAI, Xianglong MENG and Liancheng ZHAO School of Materials Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China 《Journal of Materials Science & Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2001年第2期263-266,共4页
The effect of thermal cycling under loading on martensitic transformation and two-way shape memory effect was investigated for Ti-49.8 at, pet Ni alloy. It is shown that M(s), and M(f) temperature increase with increa... The effect of thermal cycling under loading on martensitic transformation and two-way shape memory effect was investigated for Ti-49.8 at, pet Ni alloy. It is shown that M(s), and M(f) temperature increase with increasing the number of cycles, while A(s) and A(f) temperature decrease during thermal cycling. The total strain at and permanent strain epsilon (p) increase with increasing applied stress and number of cycles. The two-way shape memory effect can be improved by proper thermal cycling training under loading, while excessively high applied stress results in the deterioration of TWSME. The reason for the changes in martensitic transformation characteristics and two-way shape memory effect during thermal cycling under loading is discussed based on the analysis of microstructure by TEM observations. 展开更多
关键词 TINI Effect of Thermal Cycling under load on Martensite transformation and Two-way Shape Memory Effect in a TiNi Alloy
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危化品车辆装卸载过程识别的Transformer-RNN模型 被引量:2
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作者 李晓辉 孙子文 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期272-278,共7页
针对危化品运输过程的偷倒、漏倒问题导致的安全事故,构建Transformer-RNN模型,对运输过程中的运行、装载、卸载三种状态进行识别。首先获取通过安装了传感器的车辆传回的速度、载重、原始AD值等实时数据,通过差分提取速度差、载重差、... 针对危化品运输过程的偷倒、漏倒问题导致的安全事故,构建Transformer-RNN模型,对运输过程中的运行、装载、卸载三种状态进行识别。首先获取通过安装了传感器的车辆传回的速度、载重、原始AD值等实时数据,通过差分提取速度差、载重差、方向差等特征;其次构建融合Transformer和RNN的分类模型,通过Transformer完成对输入的表征学习,RNN进行学习,自注意力机制突出关键特征;最后由全连接网络输出分类结果。实验结果表明,所构建的模型在危化品车运输过程识别中的准确率、查准率、查全率和F1值均优于现有模型。 展开更多
关键词 车辆装卸载识别 transformer模型 循环神经网络 自注意力机制 时间序列
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Phase Transformations in ZrO_2 after Shock Loading
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作者 Sergey N.Kulkov Alexander G.Melnikov 《Journal of Materials Science & Technology》 SCIE EI CAS CSCD 1993年第1期32-36,共5页
The effects of shock loading on the morphology,grain growth during heating and phase transforma- tion of ZrO_2 have been investigated.It is shown that shock loading may be efficiently used to modify submicron ceramic ... The effects of shock loading on the morphology,grain growth during heating and phase transforma- tion of ZrO_2 have been investigated.It is shown that shock loading may be efficiently used to modify submicron ceramic powders with nanocrystalline structure.After shock loading,the critical diameter of ZrO_2 particles transformed from tetragonal to monoclinic decreased due to stored strain energy. Annealing of powders resulted in reversible transformation to the tetragonal without considerable grain growth up to 1200℃. 展开更多
关键词 submicron ceramics NANOCRYSTALLINE shock loading phase transformation
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Design of Non-contact On-load Automatic Regulating Voltage Transformer 被引量:5
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作者 Zhao Qi 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2015年第3期91-96,共6页
At present, an automatic-mechanic contact tap-changer is widely used in power system, but it can not frequently operate. In addition, arc will occur when the switch changes. In order to solve these two problems, this ... At present, an automatic-mechanic contact tap-changer is widely used in power system, but it can not frequently operate. In addition, arc will occur when the switch changes. In order to solve these two problems, this paper presented an automatic on-load voltage-regulating distributing transformer which employed non-contact solid-state relay as tap-changer, and mainly introduced its structure, basic principal, design method of each key link and experimental results. Laboratory simulation experiments informed that the scheme was feasible. It was a smooth and effective experiment device, which was practical in application. 展开更多
关键词 solid-state relay on-load tap-changer NON-CONTACT distributing transformer design
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基于自适应Transformer的短期负荷预测域适应方法 被引量:1
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作者 周俊 马泽菊 《重庆电力高等专科学校学报》 2025年第1期1-6,共6页
有效的STLF对于当今电力系统的平稳运行至关重要。然而,传统的预测方法往往无法应对电力消费数据中的复杂性、非线性和动态变化,特别是在处理具有不同数据分布的新区域时。为了克服这些限制,提出了针对STLF的ATDA。ATDA利用Transformer... 有效的STLF对于当今电力系统的平稳运行至关重要。然而,传统的预测方法往往无法应对电力消费数据中的复杂性、非线性和动态变化,特别是在处理具有不同数据分布的新区域时。为了克服这些限制,提出了针对STLF的ATDA。ATDA利用Transformer编码器有效的建模时间依赖性,并结合带有重要性加权的部分对抗域适应策略,解决源域和目标域之间的差异。通过优先考虑与目标域最相关的源样本,ATDA最小化了负迁移并提高了预测精度。在来自国家电网公司的真实数据上进行的综合实验表明,ATDA在预测性能上显著优于当前领先的模型。 展开更多
关键词 短期负荷预测 域适应 transformER 对抗学习 重要性加权
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基于C-Transformer的光伏负荷预测方法 被引量:1
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作者 王腾飞 杨力 +1 位作者 孙龙 章东平 《微电子学与计算机》 2025年第6期67-74,共8页
光伏负荷作为可再生能源,是家庭或园区电力来源的一部分,较高精度的光伏负荷预测可以为电力的调度带来便利。光伏负荷受外界条件影响较大,使得光伏负荷产生不确定性,增加了长期预测的难度。提出一种名为C-Transformer(Convolution-Trans... 光伏负荷作为可再生能源,是家庭或园区电力来源的一部分,较高精度的光伏负荷预测可以为电力的调度带来便利。光伏负荷受外界条件影响较大,使得光伏负荷产生不确定性,增加了长期预测的难度。提出一种名为C-Transformer(Convolution-Transformer)的基于Transformer的预测模型,旨在提高光伏发电功率的长期预测准确性。该模型利用Self-attention机制捕捉电负荷的短期依赖关系,并通过编码器-解码器结构捕捉其长期依赖特征。通过对某东部园区提供的光伏数据进行训练,C-Transformer模型展现了较高的预测精度。实验结果进一步验证了模型的有效性,预测精度得到了提高,验证了C-Transformer模型在光伏负荷长期预测方面的应用价值。 展开更多
关键词 光伏负荷预测 transformER Self-attention 长期依赖
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结合Transformer与TimeGAN的智慧电厂电力负荷预测方法 被引量:1
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作者 李柏杰 朱贤伟 +1 位作者 王伟 王崇如 《国外电子测量技术》 2025年第4期211-216,共6页
在实际应用过程中,电力负荷预测技术的准确性会受到天气变化、人口迁移、行业用电模式等多种因素影响。提出一种结合Transformer与时间序列生成对抗网络(TimeGAN)的智慧电厂电力负荷预测方法。由均方误差可知,随着轮次的增加,预测时长... 在实际应用过程中,电力负荷预测技术的准确性会受到天气变化、人口迁移、行业用电模式等多种因素影响。提出一种结合Transformer与时间序列生成对抗网络(TimeGAN)的智慧电厂电力负荷预测方法。由均方误差可知,随着轮次的增加,预测时长为24、48、168、512 h的电力负荷预测精度误差分别在0.12~0.125、0.13~0.14、0.14~0.15、0.15~0.19区间,预测精度较好;由平均绝对误差可知,在轮次为10时,预测时长24 h的预测精度误差较小(0.24)且更加稳定,而预测时长为512 h的预测误差较大(0.28~0.30)且不稳定。该预测方法实现了智慧电厂电力负荷的高效、准确预测。 展开更多
关键词 电力负荷预测 transformer模型 TimeGAN 智慧电厂
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Space Transformation-Based Interdependency Modelling for Probabilistic Load Flow Analysis of Power Systems
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作者 李雪 陈豪杰 +1 位作者 路攀 杜大军 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2016年第5期734-739,共6页
Dependence among random input variables affects importantly the results of probabilistic load flow(PLF),system economic operation,and system security.To solve this problem,the main objectiveness of the paper is to ana... Dependence among random input variables affects importantly the results of probabilistic load flow(PLF),system economic operation,and system security.To solve this problem,the main objectiveness of the paper is to analyze the performance of several schemes for simulating correlated variables combined with the point estimate method(PEM).Unlike the existing works that considering one single scheme combined with Monte Carlo simulation(MCS) or PEM,by neglecting the correlation among random input variables,four schemes were presented for disposing the dependence of correlated random variables,including Nataf transformation /polynomial normal transformation(PINT) combined with orthogonal transformation(OT) / elementary transformation(ET).Combining with the 2m+1 approach of PEM,a space transformation-based formulation was proposed and adopted for solving the PLF.The proposed approach is applied in the modified IEEE 30-bus system while considering correlated wind generations and load demands.Numerical results show the effectiveness of the proposed approach compared with those obtained from the MCS.Results also show that the scheme of combining Nataf transformation and ET with PEM provides the best performance. 展开更多
关键词 transformation probabilistic considering polynomial elementary transformed formulation applying instance simulating
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Management of Charging Load of Electric Vehicles for Optimal Capacity Utilisation of Distribution Transformers
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作者 Rilwan Olaolu Oliyide Liana M. Cipcigan 《Journal of Power and Energy Engineering》 2021年第11期60-79,共20页
A de-centralised load management technique exploiting the flexibility in the charging of Electric Vehicles (EVs) is presented. Two charging regimes are assumed. The Controlled Charging Regime (CCR) between 16:30 hours... A de-centralised load management technique exploiting the flexibility in the charging of Electric Vehicles (EVs) is presented. Two charging regimes are assumed. The Controlled Charging Regime (CCR) between 16:30 hours and 06:00 hours of the next day and the Uncontrolled Charging Regime (UCR) between 06:00 hours and 16:30 hours of the same day. During the CCR, the charging of EVs is coordinated and controlled by means of a wireless two-way communication link between EV Smart Charge Controllers (EVSCCs) at EV owners’ premises and the EV Load Controller (EVLC) at the local LV distribution substation. The EVLC sorts the EVs batteries in ascending order of their states of charge (SoC) and sends command signals for charging to as many EVs as the transformer could allow at that interval based on the condition of the transformer as analysed by the Distribution Transformer Monitor (DTM). A real and typical urban LV area distribution network in Great Britain (GB) is used as the case study. The technique is applied on</span></span><span><span><span style="font-family:""> </span></span></span><span><span><span style="font-family:"">the LV area when its transformer is carrying the future load demand of the area on a typical winter weekday in the year 2050. To achieve the load management, load demand of the LV area network is decomposed into Non-EV <span>load and EV load. The load on the transformer is managed by varying the EV load in an optimisation objective function which maximises the capacity uti</span>lisation of the transformer subject to operational constraints and non-disruption of daily trips of EV owners. Results show that with the proposed load management technique, LV distribution networks could accommodate high uptake of EVs without compromising the useful normal life expectancy of distribution transformers before the need for capacity reinforcement. 展开更多
关键词 Electric Vehicles load Management EV Charge Controller EV load Controller Distribution transformer Monitor
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基于MSCSO-Transformer-BiLSTM的短期电力负荷预测
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作者 张翾 李红月 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第11期15-20,共6页
针对传统预测模型超参数难以选取及无法有效捕捉电力负荷数据全局特征的问题,提出一种基于改进沙猫群算法(MSCSO)优化Transformer编码器与双向长短期记忆网络(BiLSTM)解码器的组合模型。为克服沙猫群算法(SCSO)在种群初始化及处理高维... 针对传统预测模型超参数难以选取及无法有效捕捉电力负荷数据全局特征的问题,提出一种基于改进沙猫群算法(MSCSO)优化Transformer编码器与双向长短期记忆网络(BiLSTM)解码器的组合模型。为克服沙猫群算法(SCSO)在种群初始化及处理高维复杂问题上存在的不足,利用SPM混沌映射、Levy飞行策略、透镜成像反向学习与麻雀预警机制对SCSO的3个主要阶段进行改进,并利用MSCSO对Transformer-BiLSTM模型的超参数进行寻优,以提升模型的预测精度和训练效率。通过与原始SCSO、灰狼算法、麻雀算法、鹈鹕算法的寻优对比测试,证明MSCSO的优越性。最后,在福建某市真实电力负荷数据集上对预测模型进行算例仿真分析,结果表明:预测结果的MAE,RMSE,R~2分别达到118.643 MW,167.555 MW与0.987,均优于其他对比模型,验证了模型在超参数选择及电力负荷预测方面的优良性能。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 transformer架构 双向长短期记忆神经网络 改进沙猫群算法
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基于STGCN-Transformer的短期电力净负荷预测
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作者 孟伟 俞斌 +3 位作者 白隆 徐婕 顾晋豪 郭锋 《中国测试》 北大核心 2025年第6期160-169,共10页
智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统(integrated energy system,IES)的重要性。净负荷预测代表用电负荷与安装的可再生能源之间的差异,是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大,传统统计模型预测精较差的问题... 智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统(integrated energy system,IES)的重要性。净负荷预测代表用电负荷与安装的可再生能源之间的差异,是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大,传统统计模型预测精较差的问题,该文提出一种基于时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,STGCN)和Transformer相结合的综合能源系统短期负荷预测模型。首先,利用STGCN作为输入嵌入层对多元输入序列进行编码,填补Transformer中没有充分考虑相关信息的空白。然后,利用Transformer中的自注意机制捕获序列数据的时间依赖性。最后,利用前馈神经网络输出预测负荷值。以浙江省某地区电力数据集为例,与其他4种预测模型相比较平均绝对百分比误差均在5%以内,结果表明该文模型具有较高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 时空图卷积网络 transformER 多头注意力机制 短期净负荷预测
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一种基于Transformer多特征融合的短期负荷预测方法 被引量:2
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作者 张帅 刘文霞 +3 位作者 唐浩洋 马英杰 万海洋 鲁宇 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期68-75,83,共9页
电力负荷的变化不仅具有潜在周期性特征,外部气象等因素对负荷变化同样具有较大的影响,为提高负荷预测精度,提出一种基于Transformer-CNN融合内部周期性特征和外部气象特征的短期负荷预测方法。首先,采用奇异谱分析(Singular Spectrum A... 电力负荷的变化不仅具有潜在周期性特征,外部气象等因素对负荷变化同样具有较大的影响,为提高负荷预测精度,提出一种基于Transformer-CNN融合内部周期性特征和外部气象特征的短期负荷预测方法。首先,采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)对历史负荷序列进行周期性重构,采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)提取典型序列周期,同时采用改进的灰色关联度法计算外部多种气象因素与历史负荷关联度,提取负荷内部7种周期性特征和外部4种气象特征,建立特征集;其次,设计一种多特征融合神经网络,基于CNN的多特征融合网络捕获特征集中潜藏特征与隐藏信息,基于Transformer的时序网络捕获历史负荷数据的时变特性,最终经隐式特征融合网络实现网络融合和短期负荷预测。实验结果表明,提取负荷内外双重特征能够有效提高模型预测精度,对节假日等特殊日期负荷预测的精度提高尤为明显。 展开更多
关键词 短期负荷预测 特征融合 气象因素 transformER 自注意力机制
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基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
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作者 陈奇超 叶楠 曹炳尧 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期88-98,共11页
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTrans... Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTransformer不仅在长期序列预测表现优异,还可通过变量序列作为token嵌入获取了多变量间的关联性。本文通过增加了小波变换卷积层WTConv2d和多尺度时间卷积网络的WTT-iTransformer模型可以更精确地从时、频域两方面提取资源时间序列的长期特征与依赖关系,更符合容器使用特征的预测。基于该模型的负载变化预测,能够实现高、低流量发生的初期进行快速扩缩容,以解决反应滞后和资源利用率低的问题。实验结果表明,WTT-iTransformer在训练过程中表现出更好的稳定性和更低的训练误差,能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,改进的弹性伸缩策略与Kubernetes传统的HPA相比更加智能、稳定,在负载特征明显、突发性负载较多的场景展现出显著提升,具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 Kubernetes 时序预测模型WTT-itransformer 负载预测 混合弹性伸缩策略 小波变换卷积 时间卷积网络 itransformer模型
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