【摘 要】
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电力系统负荷预测是能源调控的重要依据,关乎电网的安全运行和经济社会的高质量发展。本文的主要研究内容为:对浙江省10068家企业2016-2021年的电力负荷（瞬时有功及平均功率,单位:千瓦）进行数据分析、根据分析结果进行数据处理与负荷预测。本文的主要工作包括三方面:（1）针对跨域信息间干扰形成的随机噪声制约企业负荷预测精度的问题,提出一种基于DFTDTW-Kmeans++的电力负荷数据集降噪算法:
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电力系统负荷预测是能源调控的重要依据,关乎电网的安全运行和经济社会的高质量发展。本文的主要研究内容为:对浙江省10068家企业2016-2021年的电力负荷（瞬时有功及平均功率,单位:千瓦）进行数据分析、根据分析结果进行数据处理与负荷预测。本文的主要工作包括三方面:（1）针对跨域信息间干扰形成的随机噪声制约企业负荷预测精度的问题,提出一种基于DFTDTW-Kmeans++的电力负荷数据集降噪算法:利用傅里叶变换从电力负荷中提取周期分量作为用电企业的主要特征;使用Kmeans++算法对用电企业聚类,聚类过程中使用动态时间规整计算两点间相似度,并依据聚类结果重新划分用电数据集。实验表明:所提方法的平均均方根误差较对比方法下降18.39%-162.98%（实时预测）、3.4%-220.31%（短期预测）。（2）改进了Transformer模型适配电力负荷序列的长期非线性趋势:使用基于卷积神经网络的词嵌入捕获局部依赖;使用长短时记忆网络和自注意力机制捕获远距离依赖。对比实验表明:所提方法的平均均方误差较对比算法下降3.06%-77.60%（实时预测）、22.11%-153.42%（短期预测）。（3）针对跨域负荷预测的难点和训练样本无域标签的挑战,提出一种基于对抗自适应的负荷预测模型DA-Transformer。编码器通过生成域不变的信息欺骗域鉴别器、域鉴别器通过改进分类能力对抗编码器的干扰;同时利用最大均值差异（MMD）协调对齐分布、提高对抗训练过程的稳定性;而自注意力机制和LSTM网络能帮助拟合长距离非线性依赖。对于无域标签的域适应问题,使用DFT-DTW-Kmeans++算法划分源域与目标域。实验表明,所提方法较对比方法具有最高的平均预测精度;其精度优势在数据集存在跨域现象时（MMD大于0.18）更显著,表明模型具有较好的领域自适应能力。
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