基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法

针对智能电网建设环境下用电数据所呈现出的采集频率低、时变性显著等特点,提出了一种基于时间卷积网络和门控循环单元的短期用电量预测方法。考虑电类特征、环境特征和时间特征,从常见用户用电量的影响因素中筛选出模型的输入数据,分别训练时间卷积网络和门控循环单元两种深度学习模型并建立所提方法的整体架构。对某地区低采集频率用电数据进行仿真分析,与传统的长短期记忆网络、一维卷积及多层感知机等方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有效可行。

工业园区企业短期用电量预测算法

以经济技术开发区企业为研究对象,考虑当地气候因素,基于灰色系统理论,建立工业企业短期用电量预测模型,采用残差修正法对偏离的预测值进行修正,设计实现一种短期用电量预测算法。实验结果表明,给出的算法预测准确高,可用于指导企业计划生产所需的短期用电量。

基于残差自回归方法的短期区域用电量预测

基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。