electricity load forecasting | BriefGPT

关键词electricity load forecasting

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智能化电力负荷预测在用户社区的应用
通过对电力负荷预测的广泛技术进行综述，本文测试了人工智能驱动的短期负荷预测方法，包括 Facebook 的 Prophet 和 LSTM 模型，基于季节的 SARIMA 和平滑 Holt-Winters 模型，以及利用领域知识的经验回归模型
PDF5 months ago
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
PDF5 months ago
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。
PDF8 months ago
基于季节分解的电力中期负荷预测错误校正模型
本文提出了一种基于误差校正的电力负荷中期预测模型（ECLF），该模型通过时间序列分析、特征工程和堆叠集成等方法，将原始负荷数据分解为三个组件进行单独预测，并在极限梯度提升算法的第二步预测中利用预测结果作为新特征，实现了更加准确和稳定的预测效
PDFa year ago
通过 Koopman 模互联动力学分解表征电力网的负载特性
本文提出一种解释性机器学习方法，利用基于 Koopman 算子的数据驱动方法识别负载动态，将其分解为相干的时空模式，并根据其单一频率独立演化，特别是那些具有同步动态的电站。结果表明，这种基于 Koopman 算子的方法在精度和计算效率方面优
PDFa year ago
现代广义加性模型的可扩展可视化方法
本文提出了一组可视化工具，以应对现有通用加性模型的不足，并且这些工具可以与各种响应分布一起使用。这些新颖的可视化方式由 mgcViz R 软件包实现，并具有交互式和可扩展性。
PDF6 years ago