基于CNN-BIGRU-ATTENTION的短期电力负荷预测

摘要

电价的实时波动,会对负荷预测精度产生一定影响,增加预测的复杂性。针对这一问题,本文构建基于注意力(ATTENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更高的预测精度,是一种有效的短期负荷预测方法。