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作者：杨世海;薛冰;李磊;周瑶;
单位：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;
摘要：为解决省间现货市场保障电力供应中存在的问题，电力营销单位应对市场中的电力需求进行深入研究，制定科学的购电策略。本文提出一种结合卷积神经网络、双向门控循环单元网络及注意力机制的超短期省间现货购电需求预测模型。首先，通过最小绝对收缩和选择算子系数法对省间现货购电需求影响因素进行特征筛选；然后，利用卷积神经网络提取省间现货购电需求时间序列的局部特征，同时利用双向门控循环单元捕捉省间现货购电需求时间序列的长期依赖性，并通过注意力机制将序列特征聚焦在重要的时间步上以提高预测精度；最后，采用省间现货购电需求实测数据进行仿真实验。结果表明，该模型在超短期省间现货购电需求预测中具有较高的准确性，并且明显优于单一模型与其他组合预测模型。
关键词：电力现货市场;;需求预测;;双向门控循环单元网络;;注意力机制;;组合模型
基金资助：国网江苏省电力有限公司科技项目（J2023172）
