Apr, 2023

面向易受野火影响地区的广义多因素深度学习电力负荷预测模型

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TL;DR该文提出了一种基于 Gated Recurrent Unit 的深度学习方法，用于预测澳大利亚维多利亚州在野火季节中的电力负荷，模型考虑到多个因素，使用降温关联因素以及灵活的数据输入结构，与 LSTM 相比表现更好，可以实现 3％的平均预测 MAPE，对维多利亚州而言可能有年度能源节约 8046 万澳元的潜在效益。
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发现论文，激发创造
  • 短期电力负荷预测误差的元回归分析

    本文使用元回归分析方法对电力负荷短期预测精度的影响因素进行了研究，发现预测方法、预测粒度和预测时间步长对 MAPE 的影响较大，本文最终确定 LSTM 方法和神经网络与其他方法的组合是最佳预测方法，同时也提出了在负荷预测领域中需要进一步进行实证分析的观点。

    May, 2023

  • 时间序列预测的深度学习：电力负荷案例

    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。

    Jul, 2019

  • 可解释的短期负荷预测：多尺度时间分解

    机器学习和深度学习的快速发展使得在电力系统的电力负荷预测等应用方面取得了广泛的成果。本文提出了一种可解释的深度学习方法，通过学习每个神经网络对输入时间特征进行关注的线性组合来实现。并且，我们提出了多尺度时序分解方法来处理复杂的时间模式。在比利时中央电网负荷数据集上进行了案例研究，结果表明所提出的模型相对于频繁应用的基准模型具有更好的准确性。此外，本方法不仅能展示特征的解释性，还能展示与其他基准方法相比的时间解释性，同时还能获得全局时间特征的解释性，这使得我们能够捕捉到负荷数据的整体模式、趋势和周期性，同时揭示了各种与时间相关的特征在形成最终输出中的重要性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于深度学习的智能电网网络攻击检测模型

    通过使用人工智能技术，本研究提出了一种新颖的智能电网基于模型的网络攻击检测方法，以阻止监控控制和数据采集系统（SCADA）上接收的负载数据的数据完整性网络攻击（DIAs），并使用回归模型进行负载数据的预测，以及通过无监督学习方法对处理后的数据进行聚类，以实现最佳性能。实验结果表明，EE-BiLSTM 方法比其他两种方法更稳健和准确。

    Dec, 2023

  • 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

  • 配电网负荷预测的全球建模方法

    该研究提出了一种基于深度学习的全局建模方法、无监督的本地化机制和最优集成构建策略，以有效预测分布式网络中大量负载，该方法通过减少模型训练的计算负担，以及利用不同负载之间的交叉信息共享，能够比竞争方法更好地适用于实际智能电表数据，并提高预测精度。

    Apr, 2022

  • 基于统计学和机器学习模型的实时日常排放比较研究

    本文选用六种模型（灰色预测模型、ARIMA 模型、SARIMAX 模型、人工神经网络模型、随机森林模型和长短时记忆模型）对中国所有部门（电力、工业、地面交通、住宅、国内航空、国际航空）在 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日的日期间序列数据进行预测，结果表明长短时记忆模型具有最佳的预测性能。

    Feb, 2023

  • 基于差分进化算法的变压器神经网络模型负荷预测超参数选择

    准确的负荷预测在许多领域起着重要作用，传统统计模型难以准确捕捉动态电力系统的复杂动力学。本文分析了最近开发的基于 Transformer 的神经网络模型在负荷预测中的效力，通过应用多种元启发式算法，并基于数值指标（均方误差和平均绝对百分比误差）比较各模型的性能，证明了元启发式增强的 Transformer-based 神经网络模型在负荷预测准确性方面的潜力，并提供了每个模型的最佳超参数。

    Jul, 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