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考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法

张昆明蔡珊珊章天晗潘一洲王思睿林振智

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(20)：104-114,11.

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(20)：104-114,11.DOI:10.7500/AEPS20230115004

考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法

Medium-and Long-term Industry Load Forecasting Method Considering Multi-dimensional Temporal Features

张昆明 ¹蔡珊珊 ²章天晗 ¹潘一洲 ³王思睿 ³林振智¹

作者信息

1. 浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027
2. 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司,浙江省杭州市 311100
3. 浙江华云信息科技有限公司,浙江省杭州市 310012
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摘要

关键词

负荷预测/电力系统/门控循环单元/卷积神经网络/核密度估计

Key words

load forecasting/power system/gate recurrent unit/convolutional neural network/kernel density estimation

引用本文复制引用

张昆明,蔡珊珊,章天晗,潘一洲,王思睿,林振智..考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法[J].电力系统自动化,2023,47(20):104-114,11.

基金项目

国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目(U2166206).This work is supported by National Natural Science Foundation of China-State Grid Joint Fund for Smart Grid (No. U2166206). （U2166206）

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-1026

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