基于自注意力神经网络的电网线损预测方法

摘要

电力配送过程中不可避免产生线损.使用循环神经网络进行线损预测存在信息遗忘和梯度消失等问题，在面对长时间序列预测时预测精度不理想.为了提高线损预测的准确性，本文提出一种基于自注意力机制的线损预测模型.首先，根据近期的整体功耗、线损和时间等信息构建一个高维时间序列；然后，基于高维时间序列的数据结搭建一个自注意力神经网络模型；最后，利用一个开源数据集进行训练和测试，并以均方误差作为线损预测的评估指标.实验结果表明，基于自注意力机制的线损预测模型能够有效地预测线损，在面对长时间线损序列时自注意力神经网络具有较好的预测性能.

关键词

线损预测 / 循环神经网络 / 时间序列 / 自注意力机制

基金资助

国家电网公司科技项目(524608230024)