文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于多尺度分量特征学习的用户级超短期负荷预测》

这篇文章的标题表明研究的主题是用户级超短期负荷预测,并且该预测方法基于多尺度分量特征学习。让我们逐步解读这个标题:

  1. 用户级: 这表示研究的焦点是在个体用户层面上进行的。负荷预测可能是指电力系统中的负荷,即电力需求。用户级的负荷预测意味着研究者可能正在关注个别用户的电力使用情况,而不是整个系统的平均值。

  2. 超短期: 这表示研究关注的是非常短的时间范围内的负荷预测,而不是中长期的预测。在电力系统中,超短期通常指的是未来几分钟或几小时内的时间跨度。

  3. 负荷预测: 这是研究的目标,即通过某种方法来预测电力负荷,以便更好地规划和管理电力系统。

  4. 基于多尺度: 这表示在进行负荷预测时,采用了多个尺度(或者说多个层次)的信息。这可能包括从不同时间尺度或空间尺度上获取的数据或特征。这种多尺度的方法可以提供更全面、更准确的信息,有助于更精细地捕捉负荷变化的特征。

  5. 分量特征学习: 这表明在预测模型中,研究者采用了学习分量特征的方法。这可能涉及到使用机器学习或深度学习技术,以自动地从数据中学习和提取与负荷变化相关的特征。

因此,总体来说,这篇文章的研究关注在用户级别上,通过基于多尺度分量特征学习的方法,对超短期内的电力负荷进行预测。这种方法的目标可能是提高负荷预测的准确性和适用性,从而更有效地管理电力系统。

摘要:针对用户级负荷波动性强,一步分解后数据维度增加导致运行效率降低以及精度提升有限等问题,提出一种新的多尺度分量特征学习框架,用于用户级超短期负荷预测。构建基于自适应噪声的完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、排列熵(permutation entropy,PE)以及变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的自适应二次模态分解框架,捕捉周期性等时序特征,并降低其非平稳特性;采用多维特征融合的方式挖掘各本征模态函数之间的耦合关系,丰富特征信息;利用改进的多尺度空间注意力(multiscale spatial attention,MSA)模块沿时间、空间以及通道等多尺度提取时空特征及多分量间耦合关系,进而便于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)学习多分量特征。基于江苏省南京市房地产业、教育业以及商务服务业共12位用户的实际负荷数据进行算例分析,各行业平均绝对百分误差分别为5.82%、4.54%以及8.78%,与效果最好的对照模型相比,分别降低了10.46%、6%以及7.48%,验证了该文模型具有较高的预测精度和良好的泛化性能。

这段摘要描述了一种针对用户级负荷波动性强、数据维度增加导致效率降低以及精度提升有限等问题的新型负荷预测方法。以下是对摘要中各部分的解读:

  1. 问题描述:

    • 用户级负荷波动性强: 用户级负荷变化大,可能由于个体用户的不同用电行为导致波动性增加。
    • 一步分解后数据维度增加: 一般的分解方法导致数据维度急剧增加,可能影响运行效率。
    • 运行效率降低以及精度提升有限: 由于上述问题,预测模型的运行效率下降,而预测精度提升有限。
  2. 提出的方法:

    • 多尺度分量特征学习框架: 为应对上述问题,提出了一种多尺度分量特征学习框架,旨在更有效地处理用户级超短期负荷预测。
    • 自适应二次模态分解框架: 使用自适应噪声的完整经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵(PE)、以及变分模态分解(VMD)构建自适应二次模态分解框架,用于捕捉周期性等时序特征,并降低非平稳特性。
    • 多维特征融合: 采用多维特征融合的方式挖掘本征模态函数之间的耦合关系,以丰富特征信息。
    • 多尺度空间注意力模块: 引入改进的多尺度空间注意力模块(MSA),沿时间、空间、通道等多尺度提取时空特征及多分量间耦合关系。
    • 卷积神经网络(CNN)的学习: 利用上述处理后的特征,便于卷积神经网络(CNN)学习多分量特征。
  3. 实验结果:

    • 实验数据: 使用江苏省南京市房地产业、教育业以及商务服务业的12位用户的实际负荷数据进行算例分析。
    • 预测性能: 在不同行业中,该方法的平均绝对百分误差分别为5.82%、4.54%和8.78%。
    • 与对照模型比较: 与效果最好的对照模型相比,分别降低了10.46%、6%和7.48%。这表明该文提出的模型在预测精度和泛化性能方面具有较高的水平。

综合而言,这个方法通过引入自适应二次模态分解、多尺度空间注意力模块以及多尺度特征学习等手段,成功地应对了用户级负荷预测中的挑战,并在实验证明了其在不同行业中的优越性。

关键词:负荷预测; 卷积神经网络;自适应二次模态分解;多尺度空间注意力机制;

这组关键词涉及到负荷预测领域中的一些关键概念和技术手段。下面对每个关键词进行解读:

  1. 负荷预测: 这是研究的核心目标,指的是对未来一定时间内电力系统的负荷进行预测。这对于电力系统的规划和运营非常重要,因为准确的负荷预测可以帮助决策者更好地安排发电和电力配送。

  2. 卷积神经网络 (CNN): 这是一种深度学习模型,特别适用于处理网格结构的数据,如图像。在负荷预测中,CNN可能被用于学习数据中的时空特征,帮助提高预测的准确性。CNN的卷积层可以有效地捕捉输入数据的局部模式。

  3. 自适应二次模态分解: 这可能是一种信号处理的技术,用于对负荷数据进行分解。二次模态分解是一种数学工具,可以将信号分解为多个成分,而自适应表示这个过程可能根据数据的特性进行调整,以更好地适应不同的负荷模式。

  4. 多尺度空间注意力机制: 这涉及到在不同空间尺度上引入注意力机制,以便更有效地捕捉数据中的关键信息。多尺度表示在分析中考虑不同的空间范围,而注意力机制则允许模型更加关注输入中重要的部分。这对于负荷预测而言,可以帮助模型更好地理解和利用不同尺度上的变化。

综合而言,这些关键词表明在负荷预测中,研究者可能采用了卷积神经网络这一深度学习模型,结合自适应二次模态分解和多尺度空间注意力机制等技术手段,以提高对电力负荷行为的建模和预测能力。这些方法的结合可能有助于更全面、更准确地捕捉电力系统中复杂的负荷模式。


仿真算例:本算例的数据来源为江苏南京某用户的实际负荷数据,采样时间为 2017 年 8 月 1 日至 2018 年7 月 31 日,采样间隔 1 小时,共计 8760 条数据。考虑到负荷通常具有“日周期性”等周期性特征以及“夏、冬负荷高,春、秋负荷低”等季节性特征,而该数据集中包含了各种季节以及不同天气情况下的数据,因此认为本文所选数据集具备较强的实用性。将数据集按照 8:2 的比例分为训练集和测试集。在此基础上,为验证自适应二次模态分解对模型性能的影响,分别分析自适应二次模态分解后负荷曲线的变化以及采用 CEEMDAN 一步分解、VMD-CEEMDAN 两步分解以及自适应二次模态分解时模型的预测性能;为验证所提 MSA 模块对模型性能的影响,对比分析了不使用 MSA 模块、使用 SE 模块以及使用 MSA 模块这三种情况下模型的性能;最后,将本文所提模型与 1DCNN、LSTM、1DCNN-LSTM 以及 TCN 等模型做对比,从预测性能和运行时间两个方面验证了本文模型的可靠性。


仿真程序复现思路:

复现本文仿真的思路主要包括以下几个步骤:

  1. 数据加载与预处理:

    • 从给定的数据源中加载实际负荷数据。
    • 进行时间序列的处理,确保时间信息被正确解析。
    • 将数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。
  2. 自适应二次模态分解(CEEMDAN)对模型性能的影响验证:

    • 对训练集的负荷数据进行自适应二次模态分解。
    • 分析不同分解方式(CEEMDAN 一步分解、VMD-CEEMDAN 两步分解、自适应二次模态分解)对负荷曲线的影响。
    • 在每种分解方式下,使用相应的特征进行模型训练,并评估预测性能。
  3. 多尺度空间注意力模块(MSA)对模型性能的影响验证:

    • 对比分析三种情况下的模型性能:不使用 MSA 模块、使用 SE 模块、使用 MSA 模块。
    • 分别应用这些模块,训练模型,并评估其在测试集上的性能。
  4. 模型比较与验证:

    • 构建本文提出的多尺度分量特征学习框架,并与其他模型(1DCNN、LSTM、1DCNN-LSTM、TCN等)进行对比。
    • 在每个模型上使用训练集进行训练,并在测试集上进行性能评估。
    • 比较各模型在预测性能和运行时间方面的表现。

下面是一个简化的伪代码表示,实际实现可能需要根据具体情况进行调整:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from your_model_module import CustomModel  # 自定义模型的导入

# 步骤1:数据加载与预处理
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)  # 假设数据存储在CSV文件中
    return data

def split_data(data, ratio=0.8):
    train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=1-ratio, shuffle=False)
    return train_data, test_data

# 步骤2:自适应二次模态分解对模型性能的影响验证
def apply_ceemdan(data):
    # 在这里实现CEEMDAN或其他所需的分解方法
    # 返回分解后的特征
    features = perform_ceemdan(data)
    return features

# 步骤3:多尺度空间注意力模块对模型性能的影响验证
def apply_msa(data, use_msa=True):
    # 在这里实现多尺度空间注意力模块或其他所需的模块
    if use_msa:
        data = msa(data)
    return data

# 步骤4:模型比较与验证
def train_and_evaluate_model(train_features, test_features, labels):
    model = CustomModel()  # 使用你自定义的模型
    model.fit(train_features, labels)

    # 在测试集上进行预测
    predictions = model.predict(test_features)

    # 评估模型性能
    mse = mean_squared_error(labels, predictions)
    print(f"Mean Squared Error: {mse}")

if __name__ == "__main__":
    # 步骤1:数据加载与预处理
    data = load_data('load_data.csv')
    train_data, test_data = split_data(data, ratio=0.8)

    # 步骤2:自适应二次模态分解对模型性能的影响验证
    ceemdan_train_features = apply_ceemdan(train_data)
    ceemdan_test_features = apply_ceemdan(test_data)

    # 步骤3:多尺度空间注意力模块对模型性能的影响验证
    msa_train_features = apply_msa(ceemdan_train_features)
    msa_test_features = apply_msa(ceemdan_test_features)

    # 步骤4:模型比较与验证
    labels = train_data['target_column']  # 假设目标列为 'target_column'
    train_and_evaluate_model(msa_train_features, msa_test_features, labels)

在这个伪代码中,需要根据具体情况填充缺失的部分,特别是在实现CEEMDAN、MSA模块和自定义模型的部分。确保模型能够正确地处理输入数据,训练和预测,并且在最后的评估步骤中,可以选择更多的性能指标来评估你的模型。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/189368.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

大模型能否生成搜索引擎的未来?

文|郝 鑫 编|刘雨琦 ChatGPT火爆之前,水面下,也有中国公司也在朝着智能助手的方向努力。夸克便是其中之一。在GPT风靡科技圈后,国内就开始陆续冒出一些大模型厂商。对当时夸克而言,做大模型毋庸置疑&am…

五种多目标优化算法(MOPSO、MOAHA、NSGA2、NSGA3、MOGWO)求解微电网多目标优化调度(MATLAB)

一、多目标优化算法简介 (1)多目标粒子群优化算法MOPSO 多目标应用:基于多目标粒子群优化算法MOPSO求解微电网多目标优化调度(MATLAB代码)-CSDN博客 (2)多目标人工蜂鸟算法(MOAHA…

Redis-Redis 高并发分布式锁

集群分布式场景高并发 1.negix配置代理和路由 高并发场景超卖问题 1.使用原生redis控制超卖时(若是商品,则可以将商品id作为锁对象),会遇到的问题 问题一:若直接使用:将获取锁的对象和设置的超时的时间分开,则不能控…

桥接设计模式

package com.jmj.pattern.bridge;/*** 视频文件(实现化角色)*/ public interface VideoFile {void decode(String fileName); }package com.jmj.pattern.bridge;public class RmvFile implements VideoFile{Overridepublic void decode(String fileName) {System.out.println(&…

论文阅读——MCAN(cvpr2019)

补充一下MCAN-VQA: 对图片的处理:首先输入图片到Faster R-CNN,会先设定一个判断是否检测到物体的阈值,这样动态的生成m∈[10,100]个目标,然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征。第i个物体特征表示为&#xff…

ubuntu22.04系统下载程序和依赖,并拷贝到指定路径下

脚本1 apt install aptitude apt-get -d install xxx #xxx是待下载的安装包 mv /var/cache/apt/archives/* /home/tuners/1apt install aptitude apt-get -d install xxx mv /var/cache/apt/archives/*.deb /home/tuners/1 xxx 为程序包名称 /home/tuners/1为保存程序包的…

网络通信基础概念介绍

网络通信基础概念介绍 局域网LAN 局域网,即 Local Area Network,简称LAN。 局域网内的主机之间能方便的进行网络通信,又称为内网;局域网和局域网之间在没有连接的情况下,是无法通信的。 局域网是指在一个相对较小的…

微机课设--汇编语言在51单片机上写一个四位十进制加法器

代码如下 KEYVAL EQU 30HKEYTM EQU 31HKEYSCAN EQU 32HDAT EQU 33HSCANLED EQU 37HS_DAT EQU 38HD_DAT EQU 39HR_DATL EQU 3AHR_DATH EQU 3BH CALFLAG EQU 3CHFLAG BIT 00HORG 0000HLJMP MAINORG 000BHLJMP T0ISRORG 0030HMAIN:MOV SP,#5FHMOV TMOD,#01HMOV TH0,#0D8HMOV TL0,…

过渡曲线的构造之平面PH曲线

平面PH曲线的构造及其相应性质 平面PH曲线的构造及其相应性质PH曲线理论三次PH曲线的构造及性质四次PH曲线的构造及性质五次PH曲线的构造及性质非尖点五次PH曲线尖点五次PH曲线 参考文献 平面PH曲线的构造及其相应性质 过渡曲线常需要满足在连接点处位置连续、曲率连续以及切线…

如何看待 2023 OPPO 开发者大会?潘塔纳尔进展如何?AndesGPT 有哪些亮点?

在2023年11月16日举行的OPPO开发者大会(ODC23)上,OPPO带来了全新ColorOS 14、全新互联网服务生态以及健康服务进展,这些新动态中有许多值得关注的地方。 1、全新ColorOS 14: 效率提升:ColorOS 14通过一系列…

java基于springboot公益帮学网站 新闻发布系统的设计与实现vue

以Java为开发平台,综合利用Java Web开发技术、数据库技术等,开发出公益帮学网站。用户使用版块:可以选择注册并登录,可以浏览信息、可以网上互动、发布文章、内容推荐等。后台管理员管理版块:以管理员身份登录网站后台…

常见的数据库面试题含答案

1、什么是数据库? 数据库是一个组织和存储数据的集合,它采用特定的数据结构和管理模式,以提供对数据的高效访问和管理。 2、请解释 SQL 是什么? SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系…

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1. 贝叶斯法则 如何判定一个人是好人还是坏人? 当你无法准确的熟悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断 其本质属性的概率。如果你看到一个人总是做一些好事,那这个人就越可能是一个好人。 数学语言表达…

JVM字节码文件的相关概述解读

Java全能学习面试指南:https://javaxiaobear.cn 1、字节码文件 从下面这个图就可以看出,字节码文件是可以跨平台使用的 想要让一个Java程序正确地运行在JVM中,Java源码就必须要被编译为符合JVM规范的字节码。 https://docs.oracle.com/java…

【一文讲清楚 Anaconda 相关环境配置】

文章目录 0 前言1 Package 与环境1.1 module1.2 package1.3 环境 2 Conda、Miniconda、Anaconda和Pip & PyPI2.1 Conda2. 2 Miniconda2.3 Anaconda2.3.1 Anaconda Navigator2.3.2 Anaconda PowerShell Prompt & Anaconda Prompt2.3.3 Jupyter notebook 2.4 Pip & P…

【数据结构】什么是栈?

🦄个人主页:修修修也 🎏所属专栏:数据结构 ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 📌栈的定义 📌元素进栈出栈的顺序 📌栈的抽象数据类型 📌栈的顺序存储结构 📌栈的链式存储结构 链栈的进…

MySql之索引,视图,事务以及存储过程举例详解

一.数据准备 数据准备可参考下面的链接中的数据准备步骤 MySql之内连接,外连接,左连接,右连接以及子查询举例详解-CSDN博客 (如有问题可在评论区留言) 二.存储过程 1.定义 存储过程 PROCEDURE ,也翻译…

【代码】基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法matlab

程序名称:基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法 实现平台:matlab 代码简介:代码是基于QPSO-LSTM的负荷、光伏、风电等时间序列预测,MATLAB编写。包含LSTM(长短时记…

大数据技术之数据安全与网络安全——CMS靶场(文章管理系统)实训

大数据技术之数据安全与网络安全——CMS靶场(文章管理系统)实训 在当今数字化时代,大数据技术的迅猛发展带来了前所未有的数据增长,同时也催生了对数据安全和网络安全的更为迫切的需求。本篇博客将聚焦于大数据技术背景下的数据安全与网络安全&#xff…

面对困境时的力量——《难不难》与歌手荆涛的坚持

歌手荆涛演唱的《难不难》不仅是一首歌曲,更是一种精神的呈现。它告诉我们,面对问题时,只要我们坚持并勇往直前,一切困难都会变得简单。无论前方有多少险阻,总有过去的那一天,只要我们不放弃,就…