文档名：多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测
摘要：为提高综合能源系统多元负荷短期预测的精度,提出一种基于多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测方法.首先,采用皮尔逊相关系数对气象数据进行关联因子优选;然后,通过嵌入式分解模块将输入的时间序列分解为周期分量和趋势分量,并将分解后得到的输入矩阵并行送入到具有不同尺度卷积核的时间卷积网络中,进行多尺度特征提取;接着,将多尺度时间卷积网络输出的特征向量输入到各自对应的注意力机制,以进行全局信息的学习与融合;最后,采用自适应非线性融合模块对各注意力机制的输出进行非线性融合,得到最终多元负荷预测结果.实验结果表明,所提方法具有较好的预测性能及泛化性.
Abstract：Toimprovetheaccuracyofshort-termmultivariateloadforecastingofanintegratedenergysystem(IES),ashort-termmultivariateloadforecastingmethodforIESbasedonmultiscalefeatureextractionandnonlinearfusionisproposed.First,thePearsoncorrelationcoefficientisusedtooptimizethecorrelationfactorsforthemeteorologicaldata.Second,theinputtimeseriesaredecomposedintoperiodcomponentsandtrendcomponentsbyanembeddeddecompo-sitionmodule,andtheinputmatrixobtainedafterdecompositionisfedintothetemporalconvolutionalnetwork(TCN)withconvolutionkernelsofdifferentscalesinparallelformultiscalefeatureextraction.Third,theoutputfeaturevectorsofmultiscaleTCNarefedintothecorrespondingAttentionmechanismsforglobalinformationlearningandfusion.Atlast,anadaptivenonlinearfusionmoduleisusedtononlinearlyfusetheoutputofeachAttentionmechanism,thusob-tainingthefinalmultivariateloadforecastingresults.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhasabetterpredictionperformanceaswellasabettergeneralizability.
作者：付文龙 章轩瑞 张海荣 刘嘉睿 缪书唯 李丹 Author：FUWenlong ZHANGXuanrui ZHANGHairong LIUJiarui MIAOShuwei LIDan
作者单位：三峡大学电气与新能源学院,宜昌443002;三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室,宜昌443002三峡大学电气与新能源学院,宜昌443002中国长江电力股份有限公司,宜昌443133
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(12)
分类号：TM721
关键词：综合能源系统 多元负荷预测 多尺度时间卷积网络 嵌入式分解 自适应非线性融合
Keywords：integratedenergysystem(IES) multivariateloadforecasting multiscaletemporalconvolutionalnetwork(TCN) embeddeddecomposition adaptivenonlinearfusion
机标分类号：TP391TM715P208
在线出版日期：2024年1月8日
基金项目：湖北省自然科学基金资助项目多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(12)付文龙 章轩瑞 张海荣 刘嘉睿 缪书唯 李丹为提高综合能源系统多元负荷短期预测的精度,提出一种基于多尺度特征提取与非线性融合的综合能源系统多元负荷短期预测方法.首先,采用皮尔逊相关系数对气象数据进行关联因子优选;然后,通过嵌入式分解模块将输入的时间序...参考文献和引证文献
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