【摘 要】
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针对如何提高含有不同特征的电力数据挖掘效率问题,提出了基于门控循环单元(GRU)-最大均值差异(MMD)的电力数据挖掘方法.采用GRU方法对电力数据进行挖掘,得到短期电力负荷的预测值.当电力数据中源领域数据与目标领域数据特征相差较大的时候,为了提高传统的GRU挖掘效率,提出了采用MMD方法计算源领域和目标领域之间的差异,根据差异值调整GRU网络结构,从而提高挖掘效果.仿真结果分析,验证了经过MMD处理的BP,LSTM,GRU方法负荷预测精度均高于传统BP,LSTM,GRU算法,且本文所提的GRU-MMD算
【机 构】
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国网福建省电力有限公司,福建 福州 350001;国网信通亿力科技有限责任公司,福建 福州 350001
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针对如何提高含有不同特征的电力数据挖掘效率问题,提出了基于门控循环单元(GRU)-最大均值差异(MMD)的电力数据挖掘方法.采用GRU方法对电力数据进行挖掘,得到短期电力负荷的预测值.当电力数据中源领域数据与目标领域数据特征相差较大的时候,为了提高传统的GRU挖掘效率,提出了采用MMD方法计算源领域和目标领域之间的差异,根据差异值调整GRU网络结构,从而提高挖掘效果.仿真结果分析,验证了经过MMD处理的BP,LSTM,GRU方法负荷预测精度均高于传统BP,LSTM,GRU算法,且本文所提的GRU-MMD算法具有更高的预测精度,验证了本文所提方法的可靠性.
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