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基于TimeVAE和迁移学习的综合能源系统负荷预测方法
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作者 陈哲 周金辉 +4 位作者 靳东辉 陈积光 马恒瑞 张嘉鑫 朱苏洵 《浙江电力》 2025年第9期58-69,共12页
提出一种基于TimeVAE(时间变分自动编码器)和TL(迁移学习)的集成学习方法,用于解决IES(综合能源系统)中新建系统因历史数据稀缺导致负荷预测精度下降的问题。通过Time VAE的变分自编码器生成负荷数据,增强目标域数据集的多样性;利用具... 提出一种基于TimeVAE(时间变分自动编码器)和TL(迁移学习)的集成学习方法,用于解决IES(综合能源系统)中新建系统因历史数据稀缺导致负荷预测精度下降的问题。通过Time VAE的变分自编码器生成负荷数据,增强目标域数据集的多样性;利用具有丰富历史数据的源域知识,通过冻结训练策略优化目标域负荷预测模型。基于亚利桑那州立大学不同校区IES的数据,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法在小样本情况下显著提升了负荷预测的精度,为实现IES负荷预测的高效性和可靠性提供了重要参考。 展开更多
关键词 timevae 迁移学习 小样本负荷预测 综合能源系统 数据增强 冻结训练策略 多能负荷预测
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