TY -的A2吴Chia-Huei AU -杨,广盟- Du, Songhuai AU -段,宋庆龄AU - Su,胡安PY - 2022 DA - 2022/08/16 TI -小说中期能耗预测基于数据驱动方法Transformer-LightGBM SP - 5465322六世- 2022 AB -新能源的广泛使用和物联网,电力市场环境变得复杂。特别是新能源更随机和不稳定;它是容易更长时间尺度的预测不准确的问题,影响了电力交易。本研究提出了一种新方法预测基于transformer-lightGBM中期负荷序列数据。方法首先进行预处理的电力市场数据,包括缺失值处理,异常处理,整体分析和相关分析,提取特征很强的相关性中期用电量的预测。这时,一个变压器神经网络用于学习复杂的模式和动态负载系列的时间尺度数据预测日前市场系列。最后,lightGBM用于结合功率预测能耗特征和时间特征。证明了该方法的有效性通过ISO-NE数据集。实验结果表明,本方法比LSTM-based方法验证更准确的预测。SN - 1574 - 017 - 2022/5465322 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/5465322——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER