典型文献
基于WPD和双重注意力机制TCN的短期电价预测
文献摘要：
针对电价的高频、非平稳性且受多种因素影响、时间卷积网络(TCN)在实际应用中忽略各输入特征的关联性以及在处理历史信息上表现较差的问题,本文提出了一种基于小波包分解和双重注意力机制TCN的短期电价预测方法.首先利用小波包分解对电价序列进行分解重构,去除高频部分并进行重构;然后使用引入双重注意力机制的TCN模型进行电价预测.为挖掘电价与其影响因素的关联性,引入特征注意力机制实时计算各影响因素特征量的权重,突出关键输入特征;同时,为挖掘当前时刻电价与历史时刻信息的关联性,引入时序注意力机制提取历史关键时刻点信息,提高关键时刻点预测的精确度;最后以澳大利亚新南威尔士州电力市场实时数据为例进行预测分析,对比其他几种电价预测方法,验证了本文所提方法的有效性.
文献关键词：
短期电价预测;小波包分解;时间卷积网络;特征注意力机制;时序注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
黄圆;魏云冰;童东兵;徐浩
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]黄圆;魏云冰;童东兵;徐浩-.基于WPD和双重注意力机制TCN的短期电价预测)[J].电工电能新技术,2022(06):80-88
A类：
B类：
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AB值：
0.224933
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