| 基于高维数据和深度学习的短期电力负荷预测 |
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| 引用本文： | 张磊,王洪涛,刘卫,刘明红. 基于高维数据和深度学习的短期电力负荷预测[J]. 科技通报, 2021, 37(3): 55-59,66. DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2021.03.010 |
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| 作者姓名： | 张磊 王洪涛 刘卫 刘明红 |
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| 作者单位： | 国网新疆电力有限公司经济技术研究院,乌鲁木齐830000 |
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| 摘 要： | 精确高效的短期电力负荷预测在现代化电网建设和资源分配上具有重要的作用和研究意义.随着水电、风电等新能源逐渐接入,电网中数据维度飞速增长,面对具有海量特征的高维数据,短期电力负荷预测技术面临着重大的挑战.传统的短期电力负荷预测技术仅关注了某些特定的特征,因此很难对电力负荷数据在时间维度进行建模;基于循环神经网路的方法虽然...
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| 关 键 词： | 短期电力负荷预测 深度学习 长短期记忆模型 注意力机制 卷积神经网络 |
Short-term Power Load Forecasting Based on High-dimensional Data and Deep Learning |
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| Zhang Lei,Wang Hongtao,Liu Wei,Liu Minghong. Short-term Power Load Forecasting Based on High-dimensional Data and Deep Learning[J]. Bulletin of Science and Technology, 2021, 37(3): 55-59,66. DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2021.03.010 |
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| Authors: | Zhang Lei Wang Hongtao Liu Wei Liu Minghong |
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| Abstract: | |
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