WOA+BILSTM+注意力机制电力系统短期负荷预测
python
tensorflow2.x运行环境 numpy pandas sklearn
包含负荷数据
bp神经网络
lstm
bilstm
WOA+bilstm+lstm+bp优化的预测结果图
以及各预测结果与真实值的对比图
2022-07-04 19:09:58
940KB
人工智人-家居设计-城市电网运行智能决策支持系统的图形平台和负荷预测.pdf
2022-07-04 16:03:42
1.95MB
现行负荷管理方案未考虑工业用户的能效情况、限电先后次序以及负荷反弹效应的影响，且工业用户限电能力的随机性未予以分析。对此，提出两阶段优化策略，第一阶段以标尺竞争机制为基础构建模型，优化限电次序，优化系统整体能效，并将NSGA-Ⅱ与启发式算法结合，对该模型进行求解；第二阶段利用两状态马尔科夫过程对工业负荷随机特性进行分析，提出目标风险值（OaR）决策模型，对第一阶段限电指标进行随机优化，消除负荷反弹效应，提高模型的可操作性和实用性。通过某配网实例，分别采用改进NSGA-Ⅱ算法及黄金分割算法进行求解，对限电次序及额度进行优化计算，测算结果表明所提方法的可行性和有效性。
2022-07-01 23:00:33
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负荷预测数学代码使用NARnet进行时间序列预测
人工神经计算（EEE
511）-机器学习项目-2时间序列预测
团队-6钱迪尼（Chandini
Radhakrishnan）1213321783钦迈布卢布（Chinmay
Bolumbu）1213329869维涅什（Vignesh
Namasivayam）1213341361
步骤：I.将预测值与测试数据进行比较：1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。
2.在“命令窗口”中，键入：load（'Proj2_Team6_Predicted.mat'），然后按Enter。
此步骤将最终的预测值加载到名称为“
predictdata”的工作空间中。
3.现在，通过在命令窗口中键入，将测试数据加载到工作区中：testdata
=
xlsread（'filename.xlsx'）。
4.您可以在工作区中可用的加载的测试数据（testdata）和我们的预测值（predictdata）之间进行比较和评估。
二。
要训练模型（275个数据点）：1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。
2.取消注释“对于模
2022-06-23 13:58:03
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