基于动态多尺度与双重注意力的短期电力负荷预测.docxVIP

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2024-12-07 发布于广东
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基于动态多尺度与双重注意力的短期电力负荷预测.docx

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基于动态多尺度与双重注意力的短期电力负荷预测

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2短期电力负荷预测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

数据描述与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.2数据清洗与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.3特征工程与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

动态多尺度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1动态多尺度理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2动态多尺度模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.3参数调优与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

双重注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.1注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2双重注意力模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.3注意力权重计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

短期电力负荷预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.1预测模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.2训练过程与策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.3模型评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1实验设置与数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3结果讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

8.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

8.2存在的不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

8.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.内容描述

短期电力负荷预测是电力系统运行与管理中的关键环节，对于保障电力系统的稳定运行、优化资源配置具有重要意义。本文提出一种基于动态多尺度与双重注意力的短期电力负荷预测方法，旨在提高预测精度和适应性。该方法结合动态多尺度分析，通过捕捉不同时间尺度下的负荷变化特征，实现对电力负荷的全面描述。同时，引入双重注意力机制，既关注全局信息，又注重局部细节，从而提高预测模型的性能。通过结合动态多尺度分析和双重注意力机制，该方法能够更准确地捕捉电力负荷的时空特性，提高短期电力负荷预测的准确性。该方法具有重要的实用价值和应用前景，将为电力系统的运行和管理提供有力支持。

1.1研究背景与意义

随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，如何有效管理电力系统、提高能源利用效率成为了一个亟待解决的课题。短期电力负荷预测作为电力系统管理的核心环节，对于确保电网稳定运行、优化资源配置、降低运营成本以及应对突发事件具有重要意义。传统的短期负荷预测方法往往依赖历史数据，忽视了负荷变化中的动态性和不确定性，导