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：LIJiayi ZHAOBing LIUXuan LIUXingqi
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：powersystem short-termloadforecasting temporalcharacteristics wavelettransform Informer
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
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于DWT-Informer的台区短期负荷预测 Short-term substation load forecasting based on DWT-Informer model
基于DWT-Informer的台区短期负荷预测.pdf
- 文件大小:
- 5.87 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
