基于时间卷积网络分位数回归的短期负荷概率密度预测方法

为了获得电力系统短期负荷的概率性信息,将分位数回归理论与深度学习算法相结合,提出了一种基于时间卷积网络分位数回归的概率密度预测方法。首先利用距离相关系数衡量不同天气因素与短期负荷的相关性强弱,以此确定输入数据集合;其次通过融合注意力机制的时间卷积网络分位数回归算法预测不同分位数条件下的负荷值;最后利用核密度估计得到待测负荷的概率密度分布。采用中国华东某地的历史负荷数据验证分析,结果表明该方法可以细致刻画待测负荷的概率密度分布,其众数和中位数对预测负荷实际值具有参考意义。

基于多神经网络融合的短期负荷预测方法

为了利用不同深度神经网络的优势,提高深度学习算法对短期负荷的预测能力,提出一种基于多神经网络融合的短期负荷预测方法。以电力系统历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入特征,并行架构的深度神经网络和注意力机制网络为核心网络;以并行架构中的卷积神经网络通道提取静态特征,门控循环单元网络通道挖掘动态时序特征,采用注意力机制网络融合提取的特征并动态调整网络对不同特征的依赖程度;使用Maxout网络增强网络整体的非线性映射能力,通过全连接网络输出预测结果。与支持向量机、长短期记忆网络的算例结果对比表明,所提方法具有更高的预测平稳性和准确性。