【摘 要】
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随着能源革命的推进及双碳目标的提出,综合能源系统越发受到广大研究者的重视,对综合能源系统进行高效的规划和控制离不开精准的多能负荷预测.基于上述需求,引入迁移学习理论,提出一种改进领域自适应神经网络(DaNN)负荷预测模型对综合能源系统中的冷、热、电负荷进行统一建模与预测.首先,通过历史数据分别构筑冷、热、电负荷特征图,随后输入改进DaNN的参数共享卷积层和全连接层;其次,基于冷、热、电负荷联合预测的特点改进传统神经网络的损失函数,加入最大均值差异指标,并优化训练模型;最后,通过3个各自独立的全连接层分别输
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,北京100192;国网江西省电力有限公司,江西南昌330096
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随着能源革命的推进及双碳目标的提出,综合能源系统越发受到广大研究者的重视,对综合能源系统进行高效的规划和控制离不开精准的多能负荷预测.基于上述需求,引入迁移学习理论,提出一种改进领域自适应神经网络(DaNN)负荷预测模型对综合能源系统中的冷、热、电负荷进行统一建模与预测.首先,通过历史数据分别构筑冷、热、电负荷特征图,随后输入改进DaNN的参数共享卷积层和全连接层;其次,基于冷、热、电负荷联合预测的特点改进传统神经网络的损失函数,加入最大均值差异指标,并优化训练模型;最后,通过3个各自独立的全连接层分别输出冷、热、电负荷的预测值.通过采用实际算例验证并与基准模型对比可知,所提改进DaNN模型能够有效提高综合能源多能负荷预测精度.
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