时间序列预测的深度学习：电力负荷案例

Jul, 2019

时间序列预测的深度学习：电力负荷案例

Deep Learning for Time Series Forecasting: The Electric Load Case

Alberto Gasparin, Slobodan Lukovic, Cesare Alippi

TL;DR本文探讨了在智能电网等关键基础设施中实现高效运营所需的精确电力负荷预测的问题，提出了基于深度学习模型应用于电力负荷预测问题的最新趋势，并通过实验评估了前馈神经网络、循环神经网络、序列到序列模型和时空卷积神经网络等多种深度学习模型在短期负荷预测方面的性能表现。

Abstract

Management and efficient operations in critical infrastructure such as Smart Grids take huge advantage of accurate power load forecasting which, due to its nonlinear nature, remains a challenging task. Recently, deep le

smart grids power load forecasting deep learning neural networks temporal convolutional neural networks

发现论文，激发创造

负载预测的自动深度学习

电力消耗预测是确保电网性能和稳定性的关键，本文介绍了自动深度学习在负荷预测中的应用，并通过自动选择特征和优化网络架构和超参数，展示了能够超越现有方法的原创深度学习模型。

May, 2024

能源时间序列分析与预测的深度学习

本文旨在介绍各种深度学习方法以提高能源时间序列预测性能，特别强调希腊能源市场的应用。

Jun, 2023

深度学习模型对日前负载预测的比较评估：探究关键准确性驱动因素

本研究旨在比较不同深度学习模型在短期负荷预测方面的准确性，并针对葡萄牙的国家网联合短期负荷预测，进行多层感知器、N-BEATS、长短期记忆神经网络和时间卷积网络等一些具有代表性的自回归神经网络的评估，并进行后续分析以确定最合适的模型。结果表明，N-BEATS 模型始终优于其它深度学习模型，并且外部因素显著影响准确性，从而影响模型的实际和相对性能。

Feb, 2023

制造业短期瞬时能耗预测的深度学习

本文研究了如何在短期内准确预测能源消耗，对比了使用 LSTM、CNN、混合 CNN-LSTM 和 TCN 等多种深度学习算法的表现，通过实验结果表明 TCN 是最可靠的预测短期能源消耗的方法。

Jul, 2022

基于 Transformer 的联邦学习的智能电网安全短期负荷预测

本文介绍了一种基于 Transformer 的深度学习方法，利用联邦学习进行短期电力负荷预测，模型的性能超过了长短时记忆模型和卷积神经网络，是联邦学习中值得期待的一个替代方案。

Oct, 2023

寻找用于负荷预测的深度学习架构：比较分析和 Covid-19 大流行对模型性能的影响

本研究基于日前葡萄牙国家 15 分钟分辨率净负荷时间序列，以深度学习结构 N-BEATS、LSTM 和 TCN 为重点，对 COVID-19 疫情期间的短期负荷预测进行比较研究，旨在增强能源公司和网络运营商的预测工具箱，并提高其对危机事件对模型性能的严重影响的认识，同时作为智能电网监管框架下高级模型评估、部署和可持续性指导。

Feb, 2023

基于深度学习模型的迁移学习：小数据情况下建筑负荷预测案例

本研究提出了一个建筑物之间的迁移学习框架，以应对建筑物限制性和稀缺数据的深度学习预测问题，并将其应用于基于 Transformer 模型的精确负荷预测。结果表明，相比传统深度学习方法，所提出的方法提高了 56.8% 的精度，且准确率优于其他深度学习模型。

Jan, 2023

时间序列预测深度学习架构的实验综述

本文研究旨在回顾深度学习在时间序列预测方面的应用，并比较其性能，结果表明长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）是最佳选择，其中 LSTM 获得最准确的预测结果，而 CNN 在不同参数配置下能够实现可比较的性能和更高的效率。

Mar, 2021

基于序列到序列学习的智能家居短期负载预测

本文提出使用基于 LSTM 的序列 - 序列学习模型来捕捉家用电器负载曲线，并使用 4 个住宅建筑物的真实数据集将其与 VARMA，Dilated One Dimensional 卷积神经网络和 LSTM 模型进行比较，结果表明，在大多数情况下，提出的 LSTM 序列 - 序列模型在预测误差方面优于其他技术。

Jun, 2021

基于转移学习的日前负荷预测：欧洲国家电力需求时间序列的案例研究

短期负荷预测 (STLF) 对电网的日常运营至关重要。然而，电力需求时间序列的非线性、非平稳性和随机性使得 STLF 成为一项具有挑战性的任务。本研究通过考虑一组表示欧洲国家次日电力需求的 27 个时间序列，研究了一种名为迁移学习 (TL) 的特殊 STLF 情况下的性能。我们使用一种流行且易于实施的神经网络 (NN) 模型，并进行聚类分析以识别系列之间的相似模式并辅助 TL。在这个背景下，我们编译并比较了两种不同的 TL 方法，一种包括聚类步骤，一种不包括，并与传统的 NN 训练设置进行了比较。我们的结果表明，TL 可以胜过传统方法，特别是当考虑到聚类技术时。

Oct, 2023