【時間】2024年5月23日（周四）下午15：30 開始

【地點】線下講座，9A103會議室

【主題】基于時間卷積網絡的短期電力負荷預測

【主講人】趙洋 博士

【内容簡介】

    準确的短期電力負荷預測對保證電網的安全穩定運行、能量優化管理、提高發電設備利用率和降低運行成本等具有重要作用。由于傳統時間序列分析方法難以學習短期電力負荷數據的非線性特征，因而提出一種基于時間卷積深度學習網絡的短期電力負荷預測方法。以實際電力負荷數據對所提模型進行測試，并與支持向量回歸、高斯過程回歸和前向神經網絡等經典機器學習方法的預測結果進行對比分析。實驗結果表明，時間卷積網絡可以獲得更高的預測精度，在非線性特征學習方面具有更好的性能。在此基礎上，通過對短期負荷數據進行特征分解，提出一種基于差分自回歸移動平均和時間卷積網絡相結合的混合預測方法。該方法能充分發揮兩種模型學習不同數據特征的能力，可以進一步提高短期電力負荷預測的精度。

誠摯歡迎廣大師生參加。