I detta dokument presenterar vi en modell för prognostisering av kortfristig elektrisk belastning baserad på djupa kvarvarande nät. Den föreslagna modellen kan integrera domänkunskap och forskares förståelse av uppgiften genom olika neurala nätverksbyggstenar. Särskilt formuleras ett modifierat nätverk för djupa restprodukter för att förbättra de prognostiserade resultaten. Vidare används en ensemblestrategi i två steg för att förbättra den föreslagna modellens generaliseringsförmåga. Vi tillämpar även den föreslagna modellen på probabilistiska belastningsprognoser med hjälp av Monte Carlo dropout. Tre offentliga datauppsättningar används för att visa hur effektiv den föreslagna modellen är. Flera testfall och jämförelse med befintliga modeller visar att den föreslagna modellen ger exakta belastningsprognoser resultat och har hög generaliseringsförmåga. Index Terms-Short-term belastningsprognoser, djupt lärande, djupa kvarvarande nätverk, probabilistisk belastningsprognoser.
Chen och Al. sträva efter att integrera domänkunskap i olika neurala nätverksbyggstenar i REF.
Short-Term Load Forecasting With Deep Residual Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}