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基于DDPM与HVAE的多步电力负荷预测方法

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电力负荷预测在电力系统的优化调度和可靠运行中起着关键作用,针对传统单步预测方法在长期预测上的精确度不足问题,文章提出了一种耦合扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model,DDPM)与分层变分自编码器(bidirectional variational auto-encoder,HVAE)的生成式电力负荷预测模型DHVAE,模型通过对历史电力数据前向加噪,再将加噪数据送入分层变分自编码器中进行特征提取,最终生成对未来电力负荷侧的多步预测.为验证算法的预测准确性,采用湖北某集团的历史电力数据开展预测仿真实验,实验结果表明,DHVAE可以实现准确的多步电力负荷预测,为电力系统的优化调度提供有效的方法支撑.

陈萌

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湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室 湖北宜昌 443002

三峡大学计算机与信息学院 湖北宜昌 443000

电力负荷预测 去噪扩散概率模型 分层变分自编码器 多步预测 生成式网络

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.032

信息技术与信息化
山东电子学会

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影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(11)