隨著綜合能源系統(tǒng)的快速發(fā)展,為了滿足綜合能源系統(tǒng)聯(lián)合規(guī)劃的需要,亟需對綜合能源系統(tǒng)中用戶用能行為進(jìn)行分析建模�；跀�(shù)據(jù)驅(qū)動思想,引入了深度學(xué)習(xí)方法,提出了一種用于用戶用能行為分析的方法。首先,對影響用戶用能行為的數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析;然后,引入Seq2Seq技術(shù),以GRU為神經(jīng)元構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型;最后,通過算例對所提方法的有效性進(jìn)行驗證。算例研究表明:所提的方法能夠以海量歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),準(zhǔn)確預(yù)測出用戶的用能行為情況。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

用戶用能行為數(shù)據(jù)的映射關(guān)系

GRU神經(jīng)元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2中，以k時刻GRU神經(jīng)元輸入xk和k-1時刻GRU神經(jīng)元的中間狀態(tài)Ck-1(hk-1）為變量可以構(gòu)建GRU神經(jīng)元中更新門zk、重置門rk以及待定輸出值h?k，三者間的數(shù)學(xué)關(guān)系如式（1）所示：

與GRU不同的，Seq2Seq技術(shù)是將GRU神經(jīng)元堆疊、連接成一種特殊的Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)。Encoder的功能在于將時序型輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到一個固定長度的向量。Decoder的功能在于將固定長度的向量解碼，得到另外一個時序型的輸出數(shù)據(jù)。通過固定長度向量的連接，實現(xiàn)了輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)的時序不同步。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。圖3中，輸入數(shù)據(jù)為X，輸出數(shù)據(jù)為Y。X0,X1,…,Xm表示用戶用能行為模型的輸入數(shù)據(jù)，m表示用戶用能行為模型輸入數(shù)據(jù)的維度上限。Y0,Y1,…,Yn表示用戶用能行為模型的輸出數(shù)據(jù)，n表示用戶用能行為模型輸出數(shù)據(jù)的維度上限。h0,h1,…,hn表示Encoder模型的輸出結(jié)果，該結(jié)果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中舍棄。每組輸入數(shù)據(jù)輸入到Encoder模型中將產(chǎn)生一個中間狀態(tài)，通過中間過程將產(chǎn)生的中間狀態(tài)變換為Decoder模型的輸入狀態(tài)，最終得到Decoder模型的輸出數(shù)據(jù)即為用戶用能的需求數(shù)據(jù)。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3451546