【摘 要】
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为了提高电力系统短期负荷的预测精度,提出了一种基于Bagging算法的双向加权门控循环单元GRU(gated recurrentunit)集成神经网络短期负荷预测模型。对双向门控循环单元BiGRU(bidirectional gatedrecur⁃rent unit)神经网络两个方向的隐含层状态进行加权求和处理,使得对负荷点的预测可以同时考虑过去和未来的信息。通过Bagging算法对双向加权GRU神经网络进行集成处理来提高模型的泛化能力。按照某地区真实负荷数据,并与反向传播BP(back propagat
【机 构】
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青岛大学电气工程学院,国网青岛供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51477078),国网山东省电力公司科技项目(2020A-022)。
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为了提高电力系统短期负荷的预测精度,提出了一种基于Bagging算法的双向加权门控循环单元GRU(gated recurrentunit)集成神经网络短期负荷预测模型。对双向门控循环单元BiGRU(bidirectional gatedrecur⁃rent unit)神经网络两个方向的隐含层状态进行加权求和处理,使得对负荷点的预测可以同时考虑过去和未来的信息。通过Bagging算法对双向加权GRU神经网络进行集成处理来提高模型的泛化能力。按照某地区真实负荷数据,并与反向传播BP(back propagat
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