为更充分挖掘多元负荷序列间的有效信息,从而提高预测精度,提出了一种集成贝叶斯超参数优化算法、注意力机制的长期和短期时间序列网络(long and short-term time-series network with attention, LSTNet-attention)以及误差修正的短期...为更充分挖掘多元负荷序列间的有效信息,从而提高预测精度,提出了一种集成贝叶斯超参数优化算法、注意力机制的长期和短期时间序列网络(long and short-term time-series network with attention, LSTNet-attention)以及误差修正的短期负荷预测模型。首先,构建基于贝叶斯优化的LSTNet-attention模型进行初步预测,利用贝叶斯算法优化模型多个结构参数,降低人工设置参数的随机性,并通过注意力机制合理分配特征权重;然后,通过基于贝叶斯参数优化的极端梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)误差修正模型来挖掘初步预测误差序列中潜在、未被利用的有效信息,进行误差预测和修正,进而得到最终的预测结果。通过使用澳大利亚某地真实负荷数据进行实证分析,实验结果表明,所提预测模型相较于其他模型具有更好的预测效果,可为负荷预测等工作提供一定参考。展开更多
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 net...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。展开更多
