基于TCN?BiLSTM?AM的居民住宅短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

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摘  要： 針對(duì)當(dāng)前住宅短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型存在預(yù)測(cè)精度低和特征提取困難等問題，提出一種基于TCN?BiLSTM?AM的住宅電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型主要由TCN模型和引入注意力機(jī)制層改進(jìn)的BiLSTM模型組成。首先，通過在歷史數(shù)據(jù)中使用負(fù)荷曲線技術(shù)計(jì)算特征變量的輸入權(quán)重，以提高數(shù)據(jù)輸入的準(zhǔn)確度和關(guān)聯(lián)性；然后，采用權(quán)重匹配的方法將數(shù)據(jù)序列化輸入到TCN模型進(jìn)行采樣訓(xùn)練，提取更多不同時(shí)間尺度的特征并加快訓(xùn)練速度，同時(shí)，構(gòu)建改進(jìn)的BiLSTM模型，引入AM層以提高BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的運(yùn)算速度和處理長序列數(shù)據(jù)的能力，從而提高模型的泛化能力和運(yùn)算速度；接著，通過對(duì)訓(xùn)練好的TCN模型和改進(jìn)的BiLSTM模型進(jìn)行加權(quán)輸出初始預(yù)測(cè)值，并利用遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差進(jìn)行偏置尋優(yōu)，得到優(yōu)化權(quán)重并輸出最終預(yù)測(cè)結(jié)果。（剩余14028字）