基于ISSA-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测研究

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中文摘要：为了提升短期电力负荷预测的精准度,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的引入注意力机制(Attention)的双向门控循环单元(BiGRU)的预测模型ISSA-BiGRU-Attention.麻雀搜索算法的改进过程首先由引入非线性余弦调整因子和柯西变异算子改进的正余弦算法更新发现者位置;其次通过结合Levy飞行和T分布扰动算法更新加入者位置;最后引入精英反向学习策略赋予算法迭代时更好的寻优性能.实验结果表明,ISSA-BiGRU-Attention模型较其他方法预测效果更好,预测结果更稳定.

外文标题：Short-term Load Forecasting Based on ISSA-BiGRU-Attention

作者：

沈梦燕、韦文山、荣新

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作者单位：

广西民族大学电子信息学院,南宁 530006

关键词：

改进麻雀搜索算法 BiGRU 注意力机制短期电力负荷预测精英反向学习

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.012