Short-term Load Forecasting with Deep Residual Networks

残余物 计算机科学 一般化 辍学(神经网络) 概率逻辑 人工智能 期限(时间) 人工神经网络 任务(项目管理) 机器学习 蒙特卡罗方法 领域(数学分析) 算法 工程类 数学 数学分析 统计 物理 系统工程 量子力学
作者
Kunjin Chen,Kunlong Chen,Qin Wang,Ziyu He,Jun Hu,Jinliang He
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.1805.11956
摘要

We present in this paper a model for forecasting short-term power loads based on deep residual networks. The proposed model is able to integrate domain knowledge and researchers' understanding of the task by virtue of different neural network building blocks. Specifically, a modified deep residual network is formulated to improve the forecast results. Further, a two-stage ensemble strategy is used to enhance the generalization capability of the proposed model. We also apply the proposed model to probabilistic load forecasting using Monte Carlo dropout. Three public datasets are used to prove the effectiveness of the proposed model. Multiple test cases and comparison with existing models show that the proposed model is able to provide accurate load forecasting results and has high generalization capability.
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