自适应进化神经网络,用于高精度的短期电荷预测
Muhammad Abbas1, Yanbo Che1, Sarmad Maqsood2
1Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China.
一个新的自适应差异化进化-科尔莫戈罗夫-阿诺德网络 (SADE-KAN) 提高了短期电荷预测的准确性和效率. 这种先进的模型性能优于传统方法,为电力系统运行提供了强大的解决方案.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 短期电荷预测 (STLF) 对电力系统的稳定性和效率至关重要.
- 像多层感知器 (MLP) 这样的现有模型在捕捉非线性负载动态和保持计算效率方面面临挑战.
研究的目的:
- 引入一个优化的预测框架,即自适应差异进化-科尔莫戈罗夫-阿诺德网络 (SADE-KAN),提高STLF的预测准确性和计算效率.
- 为了解决传统模型在处理复杂,非线性负载变化的局限性.
主要方法:
- 通过将科尔莫戈罗夫-阿诺德网络 (KAN) 与自适应差异演化 (SADE) 集成,开发了SADE-KAN.
- KAN使用基于spline的可学习激活函数,以获得更大的灵活性来捕获时间依赖.
- SADE动态优化了KAN的超参数,在准确性,复杂性和训练效率之间取得了平衡.
- 验证了ISO-NE每小时负载数据 (2019-2023) 的模型,跨越多个预测期 (24-168小时).
主要成果:
- 与MLP模型相比,SADE-KAN表现出显著的改进,平均绝对百分比误差 (MAPE) 降低了高达35%,根平均平方误差 (RMSE) 降低了38%.
- 该模型所需的可学习参数比MLP要少35%.
- SADE-KAN显示了增强的概括性和稳定性,有效地捕捉了快速负载波动.
- 与MLP,传统KAN和其他先进模型相比,实现了卓越的性能.
结论:
- SADE-KAN为STLF提供了一个计算效率高,准确度高的预测框架.
- 该模型为实时电力系统应用,需求响应和能源市场运营提供了强大的解决方案.
- 萨德与KAN的整合是预测技术的一个有希望的进步.
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