期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于时间序列嵌入的电力负荷预测方法
被引量:
19
1
作者
田英杰
苏运
+3 位作者
郭乃网
姚博
庞悦
周向东
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第11期55-60,73,共7页
电力负荷预测是电网规划、运行、节能管理的重要基础,较高的波动性和不确定性的个体层级的电力负荷预测是一个难点问题。根据电力负荷固有的周期特性,提出一种将电力时间序列嵌入向量空间的模型——周期自动编码器PAE(Periodic Autoenco...
电力负荷预测是电网规划、运行、节能管理的重要基础,较高的波动性和不确定性的个体层级的电力负荷预测是一个难点问题。根据电力负荷固有的周期特性,提出一种将电力时间序列嵌入向量空间的模型——周期自动编码器PAE(Periodic Autoencoder)。通过聚合来减低电力负荷序列的不确定性和波动性;在嵌入空间中采用多种深度神经网络模型作为预测器,实现个体层级的电力负荷的准确预测。实验结果表明,PAE生成的电力时间序列嵌入能够捕捉电力负荷固有的周期特性,有效地降低其波动性和不确定。与传统方法相比,该电力负荷预测方法具有更高的预测精度。
展开更多
关键词
电力负荷预测
时间序列嵌入
周期自动编码器
智能电网
下载PDF
职称材料
题名
基于时间序列嵌入的电力负荷预测方法
被引量:
19
1
作者
田英杰
苏运
郭乃网
姚博
庞悦
周向东
机构
国网上海市电力公司电力科学研究院
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第11期55-60,73,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61370157)
国家电网公司总部科技项目(52094016001Z)
文摘
电力负荷预测是电网规划、运行、节能管理的重要基础,较高的波动性和不确定性的个体层级的电力负荷预测是一个难点问题。根据电力负荷固有的周期特性,提出一种将电力时间序列嵌入向量空间的模型——周期自动编码器PAE(Periodic Autoencoder)。通过聚合来减低电力负荷序列的不确定性和波动性;在嵌入空间中采用多种深度神经网络模型作为预测器,实现个体层级的电力负荷的准确预测。实验结果表明,PAE生成的电力时间序列嵌入能够捕捉电力负荷固有的周期特性,有效地降低其波动性和不确定。与传统方法相比,该电力负荷预测方法具有更高的预测精度。
关键词
电力负荷预测
时间序列嵌入
周期自动编码器
智能电网
Keywords
Electricity load forecasting
Time series embedding
Periodic autoencoder
Smart grid
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列嵌入的电力负荷预测方法
田英杰
苏运
郭乃网
姚博
庞悦
周向东
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
19
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部