文献类型：期刊文章

作　　者：魏晓川[1] 王新刚[1]

Wei Xiaochuan;Wang Xin'gang(Shanghai Electric Power Company,State Grid Corporation of China,Shanghai 200051,China)

机构地区：[1]国家电网上海市电力公司,上海200051

出　　处：《电测与仪表》

基　　金：国网上海市电力公司科技项目(B3094018003U)。

年　　份：2021

卷　　号：58

期　　号：2

起止页码：90-95

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为克服利用气象因素对用电量预测任务中必须先观测到气象条件再进行预测的困境,提升用电量预测准确性,提出一种基于时序卷积网络与循环神经网络的用电量预测方法。使用时序卷积网络基于历史气象数据对未来气象条件进行预测,结合历史用电量数据对未来用电量数据进行预测。算法在预测当前用电量时只依赖于过去的特征,因此无需先观测到当前气象特征。在真实的气象与用电量数据集上的实验结果表明,在仅使用气象因素这一外部变量时,算法对用电量的预测准确性超出了传统方法,有较高的实用性。

关 键 词：用电量预测 预测模型  时序卷积网络  循环神经网络 电力数据

分 类 号：TM755]