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第41卷第2期2024年4月皮一晨等基于注意力机制的电力负荷预测方法研究·153·
智慧电力
基于注意力机制的电力负荷预测方法研究
1222
皮一晨王纪军吴鹏周昊程
（1.国网南京供电公司，江苏南京210000；2.江苏电力信息技术有限公司，江苏南京210000）
摘要研究基于注意力机制的电力负荷预测方法，分析电网运作规律，保障电网可靠运作。建立电力负荷数
据预测模型，将历史电力负荷数据作为输入层的输入数据，通过双卷积层、双池化层结构的卷积神经网络降低输入
数据维度，提取电力负荷数据特征向量，采用GRU层学习所提取的特征向量，获取电力负荷数据的变化规律，以此
为依据，采用注意力机制为电力负荷数据分配不同权重，保障电力数据预测模型获取序列内长距离依赖特征的便利
性，并通过输出层输出电力数据预测结果，完成电力数据高效分析。实验结果表明：该方法可提升电力数据特征自
相关性，并通过为电力负荷数据分配合理注意力机制权重，有效选择电力负荷数据；可通过电力数据分析实现多个
变电站的电力负荷数据准确预测。
关键词注意力机制；卷积神经网络；GRU网络；电力数据；电力负荷预测
中图分类号TP277文献标识码A
ResearchonPowerLoadForecastingMethodBasedonAttentionMechanism
1222
PiYichen；WangJijun；WuPeng；ZhouHaocheng
(1.StateGridNanjingPowerSupplyCompany,Nanjing210000,Jiangsu;
2.JiangsuElectricPowerInformationTechnologyCo.,Ltd.,Nanjing210000,Jiangsu)
AbstractResearchonpowerloadforecastingmethodsbasedonattentionmechanism,analyzetheoperationrulesof
thepowergrid,andensurethereliableoperationofthepowergrid.Establishthepowerloaddatapredictionmodel,takethe
historicalpowerloaddataastheinputdataoftheinputlayer,reducethedimensionoftheinputdatathroughtheconvolution
neuralnetworkwithdoubleconvolutionlayeranddoublepoolinglayerstructure,extractthefeaturevectorofthepower
loaddata,usetheGRUlayertolearntheextractedfeaturevector,andobtainth
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