典型文献
双碳背景下计及新能源大规模接入的电量趋势预测与分析
文献摘要：
为了提高新型电力系统电量趋势预测的精度,文章提出了基于深度神经网络的新型电量趋势预测的方法.采用灰色关联分析深入研究了新能源接入、外部环境以及节假日对电量预测的影响,提出了用粒子群算法优化的Informer电量趋势预测方法.Informer模型采用概率稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏机制,使其时间复杂度大大降低,有效地使用内存.通过建立Informer电量预测模型,并对模型的超参数进行优化,可输出最好的电量预测结果.通过算例分析对所提出的方法进行有效性验证,显示该方法具有较高的预测精度,适用于中长期电量趋势预测.
文献关键词：
新能源接入;电量趋势预测;粒子群算法;Informer;灰色关联度分析
中图分类号：
作者姓名：
贺春光;韩光;赵阳;宋楠
作者机构：
国网河北省电力有限公司经济技术研究院,河北 石家庄 050000;国网河北省电力有限公司,河北石家庄 050000
文献出处：
引用格式：
[1]贺春光;韩光;赵阳;宋楠-.双碳背景下计及新能源大规模接入的电量趋势预测与分析)[J].可再生能源,2022(11):1554-1562
A类：
电量趋势预测
B类：
双碳背景,新型电力系统,深度神经网络,灰色关联分析,新能源接入,节假日,电量预测,粒子群算法,算法优化,Informer,自注意力机制,蒸馏,时间复杂度,大大降低,超参数,算例分析,有效性验证,灰色关联度分析
AB值：
0.174452
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