ABSTRACT Elbelastningsprognoser har alltid varit en viktig komponent i elnäten. Många länder har öppnat elmarknaderna och gjort det lättare för flera aktörer att delta, vilket skapar en konkurrensutsatt miljö och minskar kostnaderna för konsumenterna. På elmarknaden blir belastningsprognoserna på kort sikt i flera steg allt viktigare för elmarknadens anbuds- och spotprisberäkning, men de traditionella algoritmernas prestanda är inte tillräckligt robusta och oacceptabla. Under de senaste åren har vi fått möjlighet att förbättra noggrannheten i flerstegsprognoserna ytterligare. I detta dokument föreslår vi en ny modell multi-scale convolutional neural network med tid-kognition (TCMS-CNN). Till en början utvinner en djup konvolutionell neural nätverksmodell baserad på multi-scale convolutions (MS-CNN) olika nivå funktioner som smälts in i vårt nätverk. Dessutom utformar vi en innovativ tidskodningsstrategi som kallas periodisk kodning som stärker förmågan hos den sekventiella modellen för tidskännedom på ett effektivt sätt. Äntligen integrerar vi MS-CNN och periodisk kodning i den föreslagna TCMS-CNN-modellen med en end-to-end utbildning och slutsatser process. Med ablation experiment, MS-CNN och periodiska kodningsmetoder hade bättre prestanda uppenbarligen än de mest populära metoderna för närvarande. För prognostiseringen av belastningen i 48 steg hade TCMS-CNN förbättrats med 34,73 %, 14,22 % och 19,05 % för MAPE jämfört med de senaste metoderna för rekursiva flerstegs-LSTM (RM-LSTM), direkt flerstegs-MS-MS-CNN (DM-MS-CNN) respektive direkt flerstegs-GCNN (DM-GCNN). För 48-stegs probabilistiska belastningsprognoser hade TCMS-CNN förbättrats med 3,54% och 6,77% i genomsnitt med flipperpoäng jämfört med DM-MS-CNN och DM-GCNN. Dessa resultat visar på en stor lovande potential som tillämpas i praktiken.
Deng m.fl. REF utformade ett flerskaligt konvolutionellt neuralt nätverk (MS-CNN) med tidsgnition till prognostiserad belastning i steg av flera timmar.
Multi-Scale Convolutional Neural Network With Time-Cognition for Multi-Step Short-Term Load Forecasting
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}