Problemet med prognoser för energiefterfrågan för effektiv planering och drift av budsystem för smarta nät, förnybar energi och elmarknaden är en öppen utmaning. Ett stort antal forskningsinsatser har föreslagits för att förbättra förutsägelsens prestanda i praktiska miljöer genom statistiska och artificiella neurala nätverksstrategier. Trots dessa ansträngningar är problem med efterfrågeprognoser fortfarande en stor utmaning, eftersom befintliga metoder inte är tillräckligt praktiska för att kunna användas i stor utsträckning på grund av deras begränsade noggrannhet. För att ta itu med detta problem föreslår vi en modell för prognostisering av hybrideffektbehov, kallad (c, l)-Long Short-Term Memory (LSTM) + Convolution Neural Network (CNN). Vi betraktar effektbehovet som ett nyckelvärde, medan vi införlivar c olika typer av kontextuell information såsom temperatur, luftfuktighet och säsong som kontextvärden för att förbehandla datauppsättningar i bivariata sekvenser bestående av <Key, Context [1, c] > par. Dessa c bivariatsekvenser matas sedan in i c LSTM-nätverk med l-lager för att extrahera funktionsuppsättningar. Med hjälp av dessa funktionsuppsättningar ger ett CNN-lager en förutsagd profil för energiefterfrågan. För att bedöma tillämpligheten av den föreslagna hybridmetoden utför vi omfattande experiment med hjälp av verkliga datauppsättningar. Resultaten av experimenten visar att den föreslagna hybridmodellen (c, l)-LSTM+CNN presterar med högre noggrannhet än tidigare metoder.
Kim och Al. I Ref föreslogs en modell för prognostisering av hybrideffektefterfrågan, som kombinerar (c, l)-LSTM och CNN, för mycket kortsiktiga prognoser.
A Hybrid Neural Network Model for Power Demand Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}