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多层Bi-GRU的Seq2seq网络短期电力负荷预测模型
【作者】 路宽； 孟祥荣； 孙雯雪； 李广磊； 陈素红； 王文宽； 高嵩； 李洪海； 韦峰；
【机构】 国网山东省电力公司电力科学研究院； 国网济南市章丘区供电公司； 山东鲁能软件技术有限公司； 上海壹账通金融科技有限公司；
【摘要】 提出了多层Bi-GRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的Seq2seq(Sequence-to-sequence,Seq2seq)网络短期电力负荷预测模型。首先运用FCM(Fuzzy C-Means)提取相似日样本并通过Min-max方法对输入变量进行标准化。其次,以多层Bi-GRU神经元为基本单位构建Seq2seq神经网络结构,选用SELU(Scaled Exponential Linear Units,SELU)函数作为网络的输出层激活函数。算例结果表明,本方法与简单GRU和基于单层GRU的Seq2seq网络模型相比预测精度得到提高。
【基金】 国家科技支撑计划“海上风电机组试验检测关键技术研究及设备研制”(No.2015BAA07B0)
- 【会议录名称】 2017智能电网新技术发展与应用研讨会论文集
- 【会议名称】2017智能电网新技术发展与应用研讨会
- 【会议时间】2017-12-25
- 【会议地点】中国江苏南京
- 【分类号】TM715
- 【主办单位】中国电力科学研究院