【時間】2024年5月23日（周四）下午15：30 開始

【地點(diǎn)】線下講座，9A103會議室

【主題】基于時間卷積網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測

【主講人】趙洋 博士

【內(nèi)容簡介】

    準(zhǔn)確的短期電力負(fù)荷預(yù)測對保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、能量優(yōu)化管理、提高發(fā)電設(shè)備利用率和降低運(yùn)行成本等具有重要作用。由于傳統(tǒng)時間序列分析方法難以學(xué)習(xí)短期電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的非線性特征，因而提出一種基于時間卷積深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法。以實(shí)際電力負(fù)荷數(shù)據(jù)對所提模型進(jìn)行測試，并與支持向量回歸、高斯過程回歸和前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，時間卷積網(wǎng)絡(luò)可以獲得更高的預(yù)測精度，在非線性特征學(xué)習(xí)方面具有更好的性能。在此基礎(chǔ)上，通過對短期負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分解，提出一種基于差分自回歸移動平均和時間卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合預(yù)測方法。該方法能充分發(fā)揮兩種模型學(xué)習(xí)不同數(shù)據(jù)特征的能力，可以進(jìn)一步提高短期電力負(fù)荷預(yù)測的精度。

誠摯歡迎廣大師生參加。