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摘要
短期负荷预测在电力系统规划与运行中起着重要作用。提出一种融合注意力机制和分位数回归的混合卷积双向长短期神经网络短期负荷概率预测模型。首先，利用相关性分析选取合适的天气变量和历史负荷。其次，通过Copula模型计算出风险阈值，该值被用于构造峰值二进制指示输入特征。接着，将所选特征集输入到卷积双向长短期神经网络预测模型，引入注意力机制给予数据不同关注。然后，采用核密度估计对负荷进行概率预测。最后，使用平均绝对百分比误差和均方根误差对模型预测性能进行评估。仿真结果表明，该模型具有更高的预测精度。
