基于密集平均网络的短期负荷预测

作为电力系统的重要组成部分，电力负荷预测直接影响国民经济。数据显示，将负荷预测精度提高 0.01% 可为电力行业节省数百万美元。因此，提高电力负荷预测精度一直是电力系统追求的目标。基于该目标，本文提出了一种新颖的连接方式——密集平均连接，其中所有前层输出以前馈方式平均作为下一层的输入。基于密集平均连接，我们构建了用于电力负荷预测的密集平均网络。所提模型在两个公共数据集上的预测优于现有方法。在此基础上，我们使用集成方法进一步提高模型的精度。为验证模型预测的可靠性，通过添加输入扰动对鲁棒性进行了分析与验证。实验结果表明，所提模型对电力负荷预测有效且鲁棒。