基于自注意力神经网络的电网线损预测方法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第6期北京时间：

作者：丁宏，陶晓峰，陆春艳，吴海龙

单位：丁宏,国网电力科学研究院有限公司(南瑞集团有限公司), 南京, 215200,陶晓峰,国网电力科学研究院有限公司(南瑞集团有限公司), 南京, 215200,陆春艳,国网电力科学研究院有限公司(南瑞集团有限公司), 南京, 215200,吴海龙,国网电力科学研究院有限公司(南瑞集团有限公司), 南京, 215200

摘要：电力配送过程中不可避免产生线损.使用循环神经网络进行线损预测存在信息遗忘和梯度消失等问题,在面对长时间序列预测时预测精度不理想.为了提高线损预测的准确性,本文提出一种基于自注意力机制的线损预测模型.首先,根据近期的整体功耗、线损和时间等信息构建一个高维时间序列;然后,基于高维时间序列的数据结搭建一个自注意力神经网络模型;最后,利用一个开源数据集进行训练和测试,并以均方误差作为线损预测的评估指标.实验结果表明,基于自注意力机制的线损预测模型能够有效地预测线损,在面对长时间线损序列时自注意力神经网络具有较好的预测性能.

关键词：线损预测;循环神经网络;时间序列;自注意力机制

基金资助：国家电网公司科技项目(524608230024)