基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

内容概要：本文详细介绍了两种用于多特征用电负荷预测的深度学习组合模型——CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention。通过对30分钟粒度的真实电力数据进行处理，包括数据预处理、滑动窗口生成、归一化等步骤，作者构建并优化了这两种模型。模型结构中，CNN用于提取局部特征，LSTM/GRU处理时序依赖，Attention机制赋予关键时间点更高的权重。实验结果显示，CNN-GRU-Attention模型在RMSE和MAPE指标上略优于CNN-LSTM-Attention，但在电价波动剧烈时段，LSTM版本更为稳定。此外，文中还讨论了模型部署时遇到的问题及其解决方案，如累积误差增长过快、显存占用高等。 适合人群：从事电力系统数据分析、机器学习建模的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于时序预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电力负荷的场景，如电网调度、能源管理和智能电网建设。目标是提高预测精度，降低预测误差，从而优化电力资源配置。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和模型架构图，帮助读者更好地理解和复现实验。同时，强调了数据预处理和特征选择的重要性，并分享了一些实用的经验技巧，如特征归一化、Attention层位置的选择等。

10万条数据。家庭用电数据。有功、无功、电压、电流等数据。用于电力居民负荷预测

负荷预测数据集（13个月，每天的用电量、温度、湿度、风速、降雨的详细信息）.rar

基于电费回扣的CPP机制下的居民用电需求动态模型，曾鸣，，考虑到智能电网下需求侧响应的完善和智能电能表使用的普及，提出了一种居民峰荷定价的新方法。该方法首先介绍了当前峰荷定价的发

针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。

针对传统的矿用电机车供电系统结构复杂、故障率高、维护难等问题,设计了一种基于开关磁阻电机(SRM)的矿用电机车调速系统。系统核心采用了高性能电机控制芯片TMS320F28335,配合位置检测、电流反馈等外围电路,实现了SRM基于模糊自适应PID的双闭环调速系统。在煤矿井下实际测试中,系统运行稳定、控制精确、故障率低,很好地适应了井下恶劣的环境。

针对采用传统直流调速系统的矿用电机车在实际运行过程中存在维护量大、故障率高等问题,设计了一种基于永磁同步电动机的矿用电机车交流调速系统。该系统以TMS320F28335为控制核心,配合电流采样、转速测量等外围电路,采用直接转矩控制策略,实现了对电机车的高精度控制。实验结果表明,该系统调速性能良好、动态响应速度快、维护量低。

在直流调速原理的基础上,基于Matalab中的Simulink工具箱对矿用电机车的双闭环直流电动机调速控制系统进行仿真研究。采用面向控制系统传递函数建模的方法建立了系统模型,得到仿真波形,从而验证模型和调节器参数的正确性。极大限度降低了矿山电机车的设计制造成本。

可控硅脉冲调速方式具有启动牵引力大,调速均匀,无电能损耗,能实现无级启动等特点,极大地改善了矿用电机车的启动和调速性能。但在可控硅脉冲调速过程中出现的失控现象,常会使电机车损坏或者造成运输事故。因此,分析脉冲调速中的失控故障现象,并且采取相应的处理措施,才能保证矿用电机车的正常运行,以实现煤矿的安全生产。