基于BO-BiGRU-Attention短期电力负荷预测OACSTPCD
电力系统的可靠供应对于工业、商业和居民的生活至关重要。为了满足电力需求并维持电力系统的稳定运行,提高短期电力负荷预测的准确性和可靠性尤为关键;针对负荷数据存在复杂的非线性特性,该文提出一种基于贝叶斯优化算法的双向门控循环单元和注意力机制(BO-BiGRU-Attention)的混合预测模型对短期电力负荷进行精准预测。首先,使用Min-Max Normalization方法对负荷数据进行归一化处理。其次,利用BiGRU网络捕获序列中的长期依赖关系和…查看全部>>
包广斌;张瑞;彭璐;李明;赵怀森
兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050
计算机与自动化
电力系统负荷预测贝叶斯优化算法双向门控循坏单元注意力机制
《计算机技术与发展》 2024 (6)
P.201-206,6
国家自然科学基金(51967012)甘肃省自然科学基金项目(18JR3RA156)。
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