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E3S网页汇编
卷积2562021
2021年电力系统与能源互联网国际会议 |
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文章号 | 02032 | |
页数 | 6 | |
段内 | 能源互联网研发智能能源应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125602032 | |
在线发布 | 2021年5月10日 |
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2562032年(2021年)
多能负载预测模型基于双向锁复用单元多任务神经网络
一号山东电厂经济技术研究院
2天津电厂天津30万
*对应作者电子邮件:liu_rui@zju.edu.cn
综合能源系统不同能源复杂联动、协调并互为补充对多能负载预测技术提出了更高需求为此,本文件提议新多能负载预测模型,基础是双向门复用单元多任务神经网络第一,通过相关分析构建有效多能输入数据集第二,输入数据集用于培训BiGRU并控制多能负载演化法则并用多任务学习分享BiGRU从不同负载预测任务的角度所学信息,以便完全挖掘各种能量负载之间的联动关系最后,可获取不同类型的负载预测结果模拟结果显示BiGRU可同时考虑过去和未来已知数据,并有效学习更多特征信息同时,拟议模型利用MTL并行学习和信息共享预测各种能源载荷任务,从而深入挖掘不同类型载荷之间的复杂联动关系,从而提高多能载荷预测精度
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