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公开(公告)号：CN112700057A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110020657.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模块化循环神经网络的电力负荷预测方法。包括以下步骤：1、构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的循环神经网络，并把隐藏层划分为若干个模块；2、通过四种隐藏层模块更新策略和两种循环连接剪枝策略的不同组合，可以构建不同的模块化循环神经网络；3、对获取的电力负荷数据进行Z‑score标准化处理，并将其按照时间顺序划分为训练集，验证集和测试集。利用训练集对模型进行训练，用验证集进行调参，最后在测试集上评估性能。本发明相对于目前广泛应用的门控循环神经网络而言，该框架下的模型能够在有效降低网络训练参数量的同时，实现对电力负荷的精准预测。特别是基于自适应更新策略的模块化循环神经网络的表现最为突出。
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公开(公告)号：CN112700057B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110020657.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模块化循环神经网络的电力负荷预测方法。包括以下步骤：1、构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的循环神经网络，并把隐藏层划分为若干个模块；2、通过四种隐藏层模块更新策略和两种循环连接剪枝策略的不同组合，可以构建不同的模块化循环神经网络；3、对获取的电力负荷数据进行Z‑score标准化处理，并将其按照时间顺序划分为训练集，验证集和测试集。利用训练集对模型进行训练，用验证集进行调参，最后在测试集上评估性能。本发明相对于目前广泛应用的门控循环神经网络而言，该框架下的模型能够在有效降低网络训练参数量的同时，实现对电力负荷的精准预测。特别是基于自适应更新策略的模块化循环神经网络的表现最为突出。
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