吴涵,范元亮,林建利,李泽文,李凌斐,黄兴华.基于Xception卷积与权重剪枝的轻量级短期负荷预测方法*[J].电工技术,2024(16):86-90
基于Xception卷积与权重剪枝的轻量级短期负荷预测方法*
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.16.022
中文关键词:  负荷预测  Xception卷积  剪枝  轻量级模型
英文关键词:
基金项目:
作者单位
吴涵 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
范元亮 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
林建利 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
李泽文 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
李凌斐 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
黄兴华 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 
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中文摘要:
      精准而快速的负荷预测能够促进电力系统的经济稳定运行。为使负荷预测模型能够应用到资源受限的边端台区并保证良好的预测精度，提出了一种基于Xception卷积神经网络与权重剪枝的轻量级负荷预测模型。首先，选取历史数据集中的日类型、历史负荷、温度及湿度数据作为模型输入并将其转化为特征矩阵；然后，根据输入特征矩阵和模型输出向量的特点，基于Xception卷积与注意力机制构建轻量级台区负荷预测模型；最后，基于权重剪枝的模型训练方法生成一个轻量化的负荷预测模型。通过对比实验发现，所提出的轻量化负荷预测模型的参数量、计算量及存储空间相比大型模型大幅度降低，而其精度与大型模型基本相当，在边端应用中更具有优势。
英文摘要:
      
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