【摘 要】
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售电量作为电力营销管理系统重要的组成部分,是电力企业的主要产品,是衡量电力企业经营管理水平的重要指标。基于对未来特定时间段售电量的准确预估,预判电力企业的运营状况、及时调整运营策略,对提高电力企业规避风险的能力、最大限度发挥当前电网潜力,提升电网的稳定性具有重大意义。神经网络建模方法通过端到端强大的映射能力,能够有效处理售电量中非线性数据,提升了模型的表达能力,因此该方法被一些学者引入到售电量预测
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售电量作为电力营销管理系统重要的组成部分,是电力企业的主要产品,是衡量电力企业经营管理水平的重要指标。基于对未来特定时间段售电量的准确预估,预判电力企业的运营状况、及时调整运营策略,对提高电力企业规避风险的能力、最大限度发挥当前电网潜力,提升电网的稳定性具有重大意义。神经网络建模方法通过端到端强大的映射能力,能够有效处理售电量中非线性数据,提升了模型的表达能力,因此该方法被一些学者引入到售电量预测中。截止目前,应用较多的是基于BP神经网络的售电量预测,该方法通过多层神经元对输入数据特征进行提取,能够学习到一定的数据规律。但影响售电量的因素往往有多种,且不同因素间具有一定的耦合性。而基于BP神经网络的售电量预测方法无法有效处理具有强耦合性数据。针对此问题,研究了融合注意力机制的多尺度卷积神经网络（Attention-based Multi-scales CNN,AMSCNN）售电量预测模型、精度检验、具体实现。首先,研究了售电量的数据特征。售电量数据的不同影响因素具有不同跨度周期属性,由多种因素所耦合的售电量具有多尺度特性;其次,因传统方法缺乏多尺度特征提取能力,研究了一种多时间尺度划分方法。该方法将输入数据划分为多种尺度,后续模型从多种时间尺度上提取数据所隐含的时间特征;第三,由于不同时间尺度特征对于售电量预测精度的贡献大小不同,需针对不同时间跨度特征进行权重分配。针对此问题,提出一种基于注意力机制的多通道数据融合模型,实现多通道特征自适应提取,利用实际售电量数据对算法进行测试,结果表明相对于常规深度学习方法,基于AMSCNN的售电量预测模型性能平均提升了3.68%。最后,基于AMSCNN模型开发了电力营销系统售电量预测模块。通过PyQt5框架搭建该部分模块的登陆注册界面、主界面和售电量预测模块界面,围绕售电量预测模块所需涉及的部分内容,如:数据分析、数据可视化以及不同模型进行了详细设计。
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