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基于INGO-TCN-Attention的多特征短期负荷预测方法
1
作者
张晓虎
欧科宏
+1 位作者
游鑫
黄嘉懿
《电工技术》
2024年第19期17-22,共6页
针对人工神经网络参数随机初始化给短期电力负荷预测带来的不足,提出一种基于改进北方苍鹰算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)优化时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)融合注意力机制(Attention)的...
针对人工神经网络参数随机初始化给短期电力负荷预测带来的不足,提出一种基于改进北方苍鹰算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)优化时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)融合注意力机制(Attention)的短期负荷预测方法。首先采用多策略改进北方苍鹰算法,通过基准函数测试改进前后算法的性能,表明INGO算法具有更好的寻优能力。最后,引入INGO算法对TCN进行优化,建立INGO-TCN-Attention短期电力负荷预测模型。通过实例分析和实验对比,表明INGO-TCN-Attention模型的稳定性和预测精度均优于其他模型。
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关键词
改进北方苍鹰算法
时间卷积神经网络
注意力机制
短期负荷预测
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职称材料
题名
基于INGO-TCN-Attention的多特征短期负荷预测方法
1
作者
张晓虎
欧科宏
游鑫
黄嘉懿
机构
湖南工业大学电气与信息工程学院
出处
《电工技术》
2024年第19期17-22,共6页
基金
国家重点研发计划项目(编号2022YFE0105200)。
文摘
针对人工神经网络参数随机初始化给短期电力负荷预测带来的不足,提出一种基于改进北方苍鹰算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)优化时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)融合注意力机制(Attention)的短期负荷预测方法。首先采用多策略改进北方苍鹰算法,通过基准函数测试改进前后算法的性能,表明INGO算法具有更好的寻优能力。最后,引入INGO算法对TCN进行优化,建立INGO-TCN-Attention短期电力负荷预测模型。通过实例分析和实验对比,表明INGO-TCN-Attention模型的稳定性和预测精度均优于其他模型。
关键词
改进北方苍鹰算法
时间卷积神经网络
注意力机制
短期负荷预测
Keywords
INGO
TCN
attention mechanism
short-term load forecasting
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于INGO-TCN-Attention的多特征短期负荷预测方法
张晓虎
欧科宏
游鑫
黄嘉懿
《电工技术》
2024
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