基于时间维度特征重塑的MSC-Attention-BiGRU短期负荷区间预测

摘要：

在短期负荷预测中,针对传统点预测方法无法对不确定性进行定量描述的问题,提出一种基于时间维度特征重塑的MSC-Attention-BiGRU负荷区间预测方法.首先采用多尺度卷积(MSC)对输入数据进行空间特征提取,在保持数据时间维度序列关系的基础上,通过特征重塑模块对MSC的输出特征进行重塑,并利用双向门控循环单元(BiGRU)进一步对时序特征进行提取.然后引入注意力机制(Attention)对BiGRU隐藏层输出特征加以区分,加强关键特征的权重并减少冗杂信息对预测结果的影响,最后通过全连接层输出负荷预测区间.使用公开数据集验证并与传统区间预测方法进行对比,仿真结果表明,所提方法能够有效提升短期负荷区间预测精度.

关键词：负荷预测、特征重塑、注意力机制

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：87-88,91