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摘要
为提高多步短期电力负荷预测精度，满足实际应用中对于不同时间长度的预测需求，提出一种双路卷积神经网络和序列到序列相结合的多步预测方法。首先，构造双支路并行结构的特征提取网络双路卷积神经网络对负荷输入数据进行不同尺度的深层次特征提取；其次，分别以双向门控循环单元和长短期记忆网络作为编码器和解码器构建序列到序列网络，利用编码器对双路卷积神经网络的输出特征进行编码，并引入注意力机制完成输入数据到动态变化的中间向量的信息转换；最后通过解码器解码实现未来多个时刻的负荷序列输出。实验结果表明，所提方法较其他方法具有更优的多步预测性能。
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