Sammanfattning av denna webbsida: Elförbrukning på kort sikt för enskilda hushåll är ett viktigt och utmanande ämne inom AI-förstärkt energibesparing, smart nätplanering, hållbar energianvändning och elmarknadssystemdesign. På grund av variationen i varje hushåll personliga aktiviteter, svårigheter finns för traditionella metoder, såsom auto-regressiva rörliga genomsnittliga modeller, maskininlärningsmetoder och icke-djupa neurala nätverk, för att ge exakt förutsägelse för enskilda hushåll elförbrukning. Nya arbeten visar att det långsiktiga minnet (LSTM) neurala nätverket överträffar de flesta av dessa traditionella metoder för energiförbrukning prognos problem. Trots detta kvarstår två forskningsluckor som olösta problem i litteraturen. För det första når inte exaktheten i förutsägelserna den praktiska nivån för verkliga industriella tillämpningar. För det andra fungerar de flesta befintliga arbeten bara på ett steg prognos problemet; prognostiden är för kort för praktisk användning. I denna studie, en hybrid djupt lärande neurala nätverk ram som kombinerar konvolutionella neurala nätverk (CNN) med LSTM föreslås för att ytterligare förbättra förutsägelsen noggrannhet. Den ursprungliga kortsiktiga prognosstrategin utvidgas till en flerstegsstrategi för att införa mer svarstid för elmarknadens budgivning. Fem verkliga hushålls energiförbrukning data studeras, den föreslagna hybrid djupinlärning neurala nätverket överträffar de flesta av de befintliga tillvägagångssätt, inklusive auto-regressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA) modell, persistent modell, stödja vektor regression (SVR) och LSTM ensam. Dessutom visar vi en k-steg effektförbrukning prognos strategi för att främja den föreslagna ramen för verkliga användning av applikationer.
Yan och al. REF utformade en hybrid djupinlärning metod som integrerar konvolutionella neurala nätverk (CNN) och långtidsminne (LSTM) neurala nätverk för att prognostisera effektförbrukning värden i var femte minut.
Multi-Step Short-Term Power Consumption Forecasting with a Hybrid Deep Learning Strategy
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}