【摘 要】
：
伴随着社会的发展进步,整个社会生活对电力的需求量很大。电力负荷预测是当前一个重要的研究领域,因为负荷预测存在于电力系统的各个方面。优秀的电力负荷预测模型不仅可以有效的提高资源的利用率,还可以提升负荷在电力市场的灵活性,对电力系统至关重要。为了提高预测精度,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（IWOA）和注意力机制（Attention）的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的电力负荷预测方法。该方法接收
论文部分内容阅读
伴随着社会的发展进步,整个社会生活对电力的需求量很大。电力负荷预测是当前一个重要的研究领域,因为负荷预测存在于电力系统的各个方面。优秀的电力负荷预测模型不仅可以有效的提高资源的利用率,还可以提升负荷在电力市场的灵活性,对电力系统至关重要。为了提高预测精度,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（IWOA）和注意力机制（Attention）的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的电力负荷预测方法。该方法接收输入变量,建立模型学习数据变量特征内部的动态变化规律,在Bi-LSTM的基础上引入注意力机制（Attention mechanism）,赋予Bi-LSTM隐藏层的状态有差异的权重,自主挖掘出电力负荷输出与各个特征之间的关联关系,减少历史信息丢失并加强重要信息的影响,修复了传统方法依附于专家经验选取阈值的缺点。对于神经网络来说,超参数的选取对模型的性能有很大影响,所以超参数的设置很重要。文中通过改进鲸鱼优化算法实现该模型的超参数优化。对于本文所提出的模型进行仿真实验,应用相应的实验数据分别进行电力负荷的短期预测和超短期预测,以BP神经网络、单LSTM神经网络、基于WOA的LSTM网络、基于Attention机制的Bi-LSTM网络、基于WOA与attention机制的BiLSTM网络作为本文的基准模型。本文基于2016年电工数学建模竞赛的负荷数据以及相关影响因素的数据,分别利用基准模型和IWOA-Bi-LSTM-Attention模型进行短期电力负荷预测和超短期电力负荷预测。实验结果为IWOA-Bi-LSTM-Attention模型在短期电力负荷预测上的MAPE值为0.076851,在四个步长的超短期电力负荷预测上的MAPE值分别为0.008838（步长3）、0.007264（步长6）、0.006480（步长9）、0.005218（步长15）,相对于各个基准模型的MAPE值均有了不同程度的降低。这个结果证明了,运用改进的鲸鱼算法优化Bi-LSTMAttention模型的超参数可以有效地提高短期预测和超短期预测的精度,即验证了该方法的有效性。
其他文献
伴随着互联网的普及以及信息化等技术水平的提升,我国数字经济发展的规模在不断地扩大,数字经济提高了企业的发展效率,提高了人们的生活品质,数字经济对于国民经济的发展起着至关重要的作用,在我国发展中的地位也越来越高。现阶段,服务业作为带动经济增长的第一大产业,与数字经济之间的融合程度日益加深。因此明确数字经济的影响机制,抓住数字经济所带来的机遇,对于改善服务业发展中存在的问题,提升服务业发展质量有着重要
自中国实行改革开放以来,国家经济高速发展。而经济迅猛发展的背后也隐藏着资源利用率低和环境破坏的问题,这种粗放型的经济发展模式限制着经济的长期稳定发展。在现阶段,中国面临着协调环境保护和经济发展的挑战,实现环境保护与经济发展之间的平衡是实现中国可持续发展目标应有之义,以绿色发展为目标就要平衡经济发展与环境保护,进行经济的绿色转型。党的十九大报告的提出,新时代经济高质量发展便是“建立健全绿色低碳循环发
《中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》即2022年中央一号文件提出,要加大对乡村旅游的发展,引导并鼓励农民参与乡村民宿的经营。中国十四五规划纲要提出,要大力发展民宿经济、乡村旅游等特色休闲产业。民宿作为旅游业的新业态形式,不仅能够促进旅游业整体的发展,也是助力乡村振兴战略的重要抓手,所以国家大力鼓励民宿行业的深入发展。其中于2020年8月发布的《江西省人民政府办公厅关于
2008年的金融危机使学者们认识到金融稳定的重要性,重新思考商业银行在货币政策传导渠道中的扮演的角色,提出了货币政策的一条新的传导渠道:银行风险承担渠道。该渠道认为,在货币政策传导过程中,银行并非仅仅是风险中立的传导中介,货币政策会影响银行风险承担意愿的调整。然而银行风险承担渠道与其他货币政策传导渠道密切相关,在对该渠道进行单独考察时,倘若没有事先排除其他渠道的干扰,则会削弱研究的可靠性。同时,伴
现阶段,我国经济正向高质量方向转变,同时正面临着新一轮的革命;数据资源已成为一项重要资产,不仅在国民经济运行中扮演着重要角色,而且在实现社会主义现代化建设过程中也发挥着至关重要的作用。在提出将数据作为生产要素参与市场配置的今天,如何有效测度数据要素对经济社会的赋能效应,揭示数据新动能的发展水平,挖掘数据要素的潜在价值,是目前亟需解决的问题。对此,本文从ICT产业视角出发,基于2010-2019年3
小学数学是小学教育阶段的基础课程，提升小学数学课堂教学效率有助于贯彻落实“双减”政策。然而当前小学数学教学中还存在一些问题，影响学生的数学核心素养培育。“双减”政策要求教师在教学过程中尊重学生的主体地位、融入与生活相关的内容、培育学生的数学核心素养。因此，为了切实提升小学数学教学质量与学生课堂学习效率，教师要立足“双减”政策要求，采取改善不良情绪，激发学生积极情感体验；加强教育信息化建设，增强课堂
小学数学教师基于智慧课堂开展小学数学教学，能够实现对传统教学形式的调整。为此，教师要结合学生的发展特点、能力基础等，对原有的教学方案做出调整，以助力学生完成对知识的深入理解，让其主动参与对新知的探索，形成良好的学习习惯，逐步发展数学核心素养。教师要对智慧课堂的价值和作用进行正确的认知，在教学过程中要合理引导学生，让其主动参与并高效完成学习，逐步形成良好的数学思维和数学素养，进而取得良好的发展。
中国经济经过40多年的高速发展,取得了丰硕的成果。现阶段我国经济发展已经步入“新常态”,从高速发展转向高质量发展,经济的高质量发展将是我国各项领域发展的未来主题。就业作为最大的民生,其高质量发展将是各个领域的重要基石。而农业转移人口作为我国经济发展的重要支柱力量,其就业质量虽然经过较大的提高,但总体上仍处于低位,普遍存在着工资低、劳动强度大、就业稳定性差和社会保障不足等问题,其就业质量仍有非常大的
家庭是社会经济活动的基本单位,而家庭参与投资的活跃程度也是我国经济活力的重要表现,近年来,我国的家庭开始越来越重视理财,越来越注重金融资产配置,2021年10月由欧洲安联集团发布的《2021年安联全球财富报告》显示,2019年与2020年中国家庭金融资产总额的增长连续两年超过10%,增速远高于全球平均水平,2020年中国家庭金融资产总额超过2.5万亿欧元（约合人民币18.6万亿）,占亚洲地区金融资
在互联网技术还未发展成熟以前,在风险评估领域,一般采用传统的计量模型,使用少量的贷款用户数据,来制定一套评估信用风险的准则。而随着计算机的高速发展,大数据时代的来临,借贷机构可以轻松获取大量的贷款数据,如果直接使用传统计量模型,由于其模型的解释能力较差、拟合不完全等问题,在此场景下将其用于信用评估将会丢失大量有用信息。而机器学习模型能够处理高维度、大样本的数据,能够极大地提升信用风险评估的准确性。