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基于模态分解及注意力机制长短时间网络的短期负荷预测

乔石 王磊 张鹏超 闫群民 王桂宝

电网技术2022,Vol.46Issue(10):3940-3951,12.
电网技术2022,Vol.46Issue(10):3940-3951,12.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0368

基于模态分解及注意力机制长短时间网络的短期负荷预测

Short-term Load Forecasting by Long-and Short-term Temporal Networks With Attention Based on Modal Decomposition

乔石 1王磊 2张鹏超 2闫群民 2王桂宝1

作者信息

  • 1. 陕西理工大学电气工程学院,陕西省汉中市723000
  • 2. 工业自动化重点实验室(陕西理工大学),陕西省 汉中市723000
  • 折叠

摘要

关键词

短期负荷预测/CEEMDAN/Boruta算法/LSTNet/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

乔石,王磊,张鹏超,闫群民,王桂宝..基于模态分解及注意力机制长短时间网络的短期负荷预测[J].电网技术,2022,46(10):3940-3951,12.

基金项目

国家自然科学基金面上项目(No.62176146) (No.62176146)

陕西省自然科学基础研究计划重点项目(No.2019JZ-11). (No.2019JZ-11)

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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