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基于动态融合注意力机制的电力负荷缺失数据填充模型

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郑州大学学报(工学版) 2025年第2期46卷 111-118页

作者：赵冬李亚瑞王文相宋伟中原工学院软件学院河南郑州450007 中原工学院计算机学院河南郑州451191 许昌许继软件技术有限公司河南许昌461000 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001

为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与... 详细信息

为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与时间戳之间的深层关联;其次,通过动态加权融合模块将可学习的权重赋予注意力机制模块的两个输出以得到特征表示;最后,利用特征表示来替换缺失位置的值,从而得到准确的填充结果。使用纽约市某地区的气象及负荷数据集及UCI电力负荷数据集对提出的模型进行验证,实验结果表明:相较于统计学、机器学习和深度学习填充模型,DFAIM在评价指标MAE、RMSE和MRE上均具有一定优势。

关键词：缺失值填充注意力机制电力负荷时序特征

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基于深度学习LSTM-Attention模型的超短期电力负荷预测研究

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信息技术与信息化 2025年第1期 155-158页

作者：彭振国吴让乐张兆师尉颖甘肃同兴智能科技发展有限责任公司甘肃兰州730050

因现有电力负荷预测方法在负荷值的变动上存在较大的波动性,导致预测结果往往存在一定的滞后现象,这在实际应用中可能会带来一些不便和误差。因此,文章探索了一种基于深度学习技术的LSTM-Attention模型,以实现更为精确的超短期电力负荷... 详细信息

因现有电力负荷预测方法在负荷值的变动上存在较大的波动性,导致预测结果往往存在一定的滞后现象,这在实际应用中可能会带来一些不便和误差。因此,文章探索了一种基于深度学习技术的LSTM-Attention模型,以实现更为精确的超短期电力负荷预测。通过深度学习的方法,将LSTM-Attention混合模型在源域中积累的知识和经验有效地迁移到短期电力负荷预测的目标域。这种方法显著提高了在有限数据条件下的模型学习效果,使得模型能够更好地捕捉到负荷数据中的关键信息和特征。为了进一步提高预测的准确性,采用了区域最优预测值的方法。具体来说,将通过模型计算得到的区域最优预测值加到模型当前的预测值上,以此来达到短期负荷精准预测的效果。此方法能够充分利用历史数据和实时数据,从而直接输出更为准确的预测结果。实验结果表明,采用LSTM-Attention模型的实验组在负荷曲线的变化上表现得更为平稳。预测结果的数值主要维持在5000~6000 MW的范围内,这表明该模型能够有效捕捉电力负荷的总体变化趋势,可以提供更为准确的总体趋势预测,为电力系统的调度和管理提供有力的支持。

关键词：深度学习 LSTM Attention 超短期电力负荷

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电解铝电力负荷管控技术研究及应用

云南冶金 2025年第1期54卷 142-148页

作者：宋仪郭加富黄倩普建兵恭大鹏王志林段永华云南铝业股份有限公司云南昆明650502

电解铝企业是耗电大户,面临拉闸限电、严格管控的严峻形势,通过安装“有载调压开关”远方调节整流变压器负荷的控制装置,实现柔性负荷控制,避免了“一刀切”粗放式切机降负荷、刚性控制导致的“甩负荷”事件发生,可为企业减少经济损失。

关键词：电解铝限电整流变压器电力负荷

基于K-SVD与FDTW的电力负荷数据修复研究

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自动化应用 2025年第4期66卷 92-94页

作者：姚晓明国网北京市电力公司北京100031

在电力负荷数据修复领域,现有方法在处理数据缺失和异常值时存在一定的局限性。基于K-SVD和FDTW两种算法,提出了一种新的电力负荷数据修复方法。旨在通过结合K-SVD算法的稀疏编码特性和FDTW算法的高效时间序列匹配能力,开发出一种能够... 详细信息

在电力负荷数据修复领域,现有方法在处理数据缺失和异常值时存在一定的局限性。基于K-SVD和FDTW两种算法,提出了一种新的电力负荷数据修复方法。旨在通过结合K-SVD算法的稀疏编码特性和FDTW算法的高效时间序列匹配能力,开发出一种能够提高数据修复精度和计算效率的混合算法,为电力系统的数据完整性和准确性提供可靠保障。

关键词： K-SVD FDTW 电力负荷数据修复

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电力负荷数据预处理的二维小波阈值去噪方法

电力系统自动化 2012年第2期36卷 101-105页

作者：童述林文福拴陈亮华南理工大学电力学院广东省广州市510640 浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 广东省电力调度中心广东省广州市510600

历史负荷数据中的噪声会影响以其为基础所进行的负荷预测的准确性,有必要对负荷数据进行去噪处理。考虑到负荷数据的横向连续性和纵向连续性,可以先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,经归一化处理后形成灰度图像矩阵,然后用基于图像... 详细信息

历史负荷数据中的噪声会影响以其为基础所进行的负荷预测的准确性,有必要对负荷数据进行去噪处理。考虑到负荷数据的横向连续性和纵向连续性,可以先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,经归一化处理后形成灰度图像矩阵,然后用基于图像的二维小波阈值去噪方法进行去噪处理,最后通过反归一化得到去噪后的负荷数据。实例分析结果表明这种方法可行且有效。

关键词：电力负荷数据预处理二维小波阈值去噪

电力负荷无迹卡尔曼阈值多频级WNN区间预估

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电网技术 2016年第2期40卷 527-533页

作者：刘文博傅旭华王蕾黄民翔叶承晋浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 国网浙江省电力公司经济技术研究院浙江省杭州市310008

针对传统小波神经网络(wavelet neural network,WNN)应用于电力负荷预测时,存在网络组件无法对小波高频信号分量进行有效处理的问题,提出一种针对电力负荷高频信号的无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)多频级WNN区间预测算法... 详细信息

针对传统小波神经网络(wavelet neural network,WNN)应用于电力负荷预测时,存在网络组件无法对小波高频信号分量进行有效处理的问题,提出一种针对电力负荷高频信号的无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)多频级WNN区间预测算法。首先,给定高频分量信号阈值,对三通道滤波器获取的中频信号分量进行深度划分,并利用UKF算法的无迹变换,获取电力信号高频小波分量均值产生的sigma特征点,将其作为神经网络输入进行训练和预测;其次,针对WNN输出低频信号分量方差的预测输出增量变换问题,利用区间预测估计算法实现高、低频方差预测输出融合,并作为网络输出评价指标;最后,通过实验对所提算法进行有效性验证,并给出高频信号分量阈值选取实验结果,为高频阈值选取提供依据。

关键词：电力负荷无迹卡尔曼滤波阈值小波神经网络区间预估

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电力负荷的机理式集结模型

中国电机工程学报 1990年第3期10卷 34-40页

作者：鞠平马大强河海大学浙江大学

本文以变换和滤波理论为基础,提出了电力负荷机理式集结模型参数辨识的新方法。并应用于感应电动机集结负荷模型,以某个大型造纸工业负荷进行了验证。研究表明,按所建模型得到的仿真结果与实测值吻合甚好。与国外一些文献介绍的最小二... 详细信息

本文以变换和滤波理论为基础,提出了电力负荷机理式集结模型参数辨识的新方法。并应用于感应电动机集结负荷模型,以某个大型造纸工业负荷进行了验证。研究表明,按所建模型得到的仿真结果与实测值吻合甚好。与国外一些文献介绍的最小二乘法相比,本文方法具有节省计算量和较为精确的优点。

关键词：电力负荷集结模型机理式

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电力负荷的谐波建模

电网技术 2004年第3期28卷 20-24页

作者：吴笃贵徐政许继日立电气有限公司河南省许昌市461000 浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

电力负荷的谐波响应可以用其集总效应来描述。文章叙述了电力负荷谐波建模的研究现状;提出了通用谐波模型和利用系统辨识技术建立电力负荷谐波模型的新方法。通过对星形和三角形不同联接方式下负荷模型的分析,导出了描述三相负荷集总效... 详细信息

电力负荷的谐波响应可以用其集总效应来描述。文章叙述了电力负荷谐波建模的研究现状;提出了通用谐波模型和利用系统辨识技术建立电力负荷谐波模型的新方法。通过对星形和三角形不同联接方式下负荷模型的分析,导出了描述三相负荷集总效应的数学表达式,并将单相负荷谐波的建模方法推广到三相负荷谐波建模。用一虚拟算例说明了三相负荷谐波建模过程中应当注意的问题。

关键词：电力负荷谐波建模电力系统电网参数辨识数学模型系统辨识

电力负荷NT网络管理及无线控制系统的设计与实现

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计算机工程 1997年第2期23卷 45-46,51页

作者：郑锋空军雷达学院计算中心武汉430010

读文介绍了电力负荷遥测、遥控、遥讯控制系统以及使用WindowsNT进行管理的网络管理系统的设计与实现，力求为电力部门控制与管理自动化提供一个重要的技术手段。

关键词：监视电力负荷网络管理无线控制系统设计 NT