由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性,所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测。对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理,如数据的归一化,输入向量和输出向量的选择。仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点。

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.pdf

本书共分十章。首先扼要地介绍工厂供电的有关基本知识，接着系统地讲述工厂的电力负荷及其计算，短路电流及其计算，工厂变配电所及其-次系统，工厂电力线路，工厂供电系统的过电流保护，二次回路和自动装置，电气安全、接地与防雷，工厂的电气照明，最后论述工厂的电能节约问题。为便于学生复习和自学，每章末附有复习思考题和习题，书末附有习题的参考答案。为便于学生更准确地理解有关专业名词术语的含义，本书对首次出现的一些专业名词术语加注了英文，并在本书前面列有中英含义对照的字符表，供参考。   工厂供电（electric power supply for industrial plants）， 就是指工厂所需电能的供应和分配，亦称工厂配电。   众所周知，电能是现代工业生产的主要能源和动力。电能既易于由其它形式的能量转换：而来，又易于转换为其它形式的能量以供应用;电能的输送和分配既简单经济，又便于控制、调节和测量，有利于实现生产过程自动化。因此，电能在现代工业生产及整个国民经济生活中应用极为广泛。   在工厂里，电能虽然是工业生产的主要能源和动力，但是它在产品成本中所占的比重-一般很小（除电化工业外）。例如在机械工业中，电费开支仅占产品成本的5%左右。从投资额来看，一般机械工厂在供电设备上的投资，也仅占总投资的5%左右。因此电能在工业生产中的重要性，并不在于它在产品成本中或投资总额中所占的比重多少，而在于工业生产实现电;气化以后可以大大增加产量，提高产品质量，提高劳动生产率，降低生产成本，减轻工人的劳动强度，改善工人的劳动条件，有利于实现生产过程自动化。从另一方面来说，如果工厂的电能供应突然中断，则对工业生产可能造成严重的后果。例如某些对供电可靠性要求很高;的工厂，即使是极短时间的停电，也会引起重大设备损坏，或引起大量产品报废，甚至可能发生重大的人身事故，给国家和人民带来经济上甚至政治上的重大损失。   因此，做好工厂供电工作对于发展工业生产，实现工业现代化，具有十分重要的意义。由于能源节约是工厂供电工作的一个重要方面，而能源节约对于国家经济建设具有十分重要的战略意义，因此做好工厂供电工作，对于节约能源、支援国家经济建设，也具有重大的作用。

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。 文件列表： 数据\a23.xls 数据\a45.xls 数据\B2.xls 数据\b3.xls 数据\B4.xls 数据\B5.xls 数据\bdata1.xls AdaptFunc.m AdaptFunc1.m BaseStepPso.m gaijin.m InitSwarm.m pso.m shorttime.m 基于支持向量机的短期电力负荷预测.doc

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* 前馈神经网络 [FFNN.ipynb] (models / FFNN.ipynb) * 简单移动平均线 [SMA.ipynb]（模型 / SMA.ipynb） * 加权移动平均线 [WMA.ipynb] (models / WMA.ipynb) * 简单指数平滑 [SES.ipynb] (models / SES.ipynb) * Holts Winters [HW.ipynb]（型号 / HW.ipynb） * 自回归综合移动平均线 [ARIMA.ipynb] (models / ARIMA.ipynb) * 循环神经网络 [RNN.ipynb]（模型/RNN.ipynb） * 长短期记忆单元 [LSTM.ipynb] (models / LSTM.ipynb) * 门控循环单元格 [GRU.ipynb] (models / GRU.ipynb) 短期电力负荷预测研究生项目中，数据取自德里国家负荷调度中心网站，在项目过程中实施了多种时间序列算法。

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