資料介紹
通過精確的電力負荷預測,智能電網可以提供比傳統電網更高效、可靠和環保的電力服務。現實生活中,電力負荷數據往往存在著與歷史數據較高的時間相關性,而傳統的神經網絡卻很少關注它。近年來,循環神經網絡( Recurrent Neural network,RNN)由于可以很妤地捕獲在時間上距離很遠的數據之間的相關性,因此在電力負荷預測中受到越來越多的關注。但是,由于RNN特有的自循環結構,當采用隨時間的反向傳播算法( Back-propagation Through Time,BPTT)進行網絡訓練時,隨著網絡層數的増加,很容易發生梯度消失等問題,從而導致預測精度下降。目前已有多種解決梯度消失問題的RNN架構,如長短期記憶網絡( Long Short-term Memory,LSTM)和門控制單元( Gated Recurrent Unit,GRU),但其復雜的內部結構會增訓練時長。為了解決上述問題,文中首先對目前流行的各種RNN架構進行了研究和分析,其次結合最新提出的 Zoneout技術,設計了一種跨時間尺度的分模抉循環神經網絡架枃,重點硏究了隱藏層模玦的隨杋更新策略,不僅有效解決了梯度消失問題,而且大幅度減少了待訓練的網絡參數。基于基準數據集和實際負載數據集的實驗結果表明,該結構可以獲得比目前流行的RNN架構更好的性能。
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