基于DWTInformer的台区短期负荷预测
文档名：基于DWTInformer的台区短期负荷预测
摘要：电力负荷预测是确保电力系统安全高效运行的关键任务,针对台区短期电力负荷预测这一关键问题,该文章研究了电气特性数据处理和Informer模型优化的新方法.文章通过离散小波变换(DWT)对电流数据进行降噪处理,同时使用Prophet模型提取时序特征优化输入数据;并采用Informer的稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏,增强了模型的特征捕捉和预测速度.实例数据验证表明,经过DWT和Prophet特征提取后的模型在各项相同的指标下均优于原始模型,验证了DWT-Informer模型在数据预处理和模型优化方面均取得了显著的性能提升.
Abstract：Electricityloadforecastingisanimportanttaskinensuringsafetyandefficiencyofpowersystem.Aimingatthepivotalissueofshort-termelectricityloadforecastingindistributionareas,thispaperpresentsanovelapproachthatcom-bineselectricalfeaturedataprocessingandInformermodeloptimization.Thestudyemploysdiscretewavelettransform(DWT)fordenoisingcurrentdatawhileutilizingProphetmodelforextractingtemporalfeaturestoenhanceinputdataquality.Additionally,themethodincorporatesProbSparseself-attentionmechanismandself-attentiondistillation,therebybolsteringfeaturecaptureandpredictionspeedwithinthemodel.ThemodelextractedbyDWTandProphetfeaturesissu-periortotheoriginalmodelunderthesameindices.ValidationwithinstancedatademonstratesthattheDWT-Informermodel,enrichedthroughbothdatapreprocessingandmodeloptimization,outperformsthebaselinemodelacrossvariousperformancemetrics.
作者：李甲祎赵兵刘宣刘兴奇Author：LIJiayiZHAOBingLIUXuanLIUXingqi
作者单位：中国电力科学研究院有限公司,北京100192
刊名：电测与仪表
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(3)
分类号：TM715
关键词：电力系统短期负荷预测时序特征小波变换Informer
Keywords：powersystemshort-termloadforecastingtemporalcharacteristicswavelettransformInformer
机标分类号：TM715TP391TP183
在线出版日期：2024年3月27日
基金项目：国家重点研发计划基于DWT-Informer的台区短期负荷预测[
期刊论文]电测与仪表--2024, 61(3)李甲祎赵兵刘宣刘兴奇电力负荷预测是确保电力系统安全高效运行的关键任务,针对台区短期电力负荷预测这一关键问题,该文章研究了电气特性数据处理和Informer模型优化的新方法.文章通过离散小波变换(DWT)对电流数据进行降噪处理,同时使用Prop...参考文献和引证文献
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