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Multiple Load Forecasting of Integrated Renewable Energy System Based on TCN-FECAM-Informer

可再生能源 计算机科学 汽车工程 工程类 电气工程
作者
Mingxiang Li,Tianyi Zhang,Haizhu Yang,Kun Liu
出处
期刊:Energies [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:17 (20): 5181-5181 被引量:1
标识
DOI:10.3390/en17205181
摘要

In order to solve the problem of complex coupling characteristics between multivariate load sequences and the difficulty in accurate multiple load forecasting for integrated renewable energy systems (IRESs), which include low-carbon emission renewable energy sources, in this paper, the TCN-FECAM-Informer multivariate load forecasting model is proposed. First, the maximum information coefficient (MIC) is used to correlate the multivariate loads with the weather factors to filter the appropriate features. Then, effective information of the screened features is extracted and the frequency sequence is constructed using the frequency-enhanced channel attention mechanism (FECAM)-improved temporal convolutional network (TCN). Finally, the processed feature sequences are sent to the Informer network for multivariate load forecasting. Experiments are conducted with measured load data from the IRES of Arizona State University, and the experimental results show that the TCN and FECAM can greatly improve the multivariate load prediction accuracy and, at the same time, demonstrate the superiority of the Informer network, which is dominated by the attentional mechanism, compared with recurrent neural networks in multivariate load prediction.
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