基于迁移学习的电能替代节能量在线估计方法

摘要：

电能替代成为能源转型发展的重要趋势和关键路径,节能量的快速准确估计有利于电能替代项目的推广.为充分利用少量电能替代项目调试期数据快速估计节能量,提出了一种基于迁移学习的单位节能量在线估计方法.首先利用回归算法对大量基期样本展开训练,获得基期能耗模型;其次,利用基于迁移学习的回归算法对大量基期样本、少量调试期样本展开训练,并通过不同的权重更新策略迭代调整基期样本、调试期样本权重,获得调试期能耗模型;最后,采用归一法获得参考条件下能耗差值,即单位节能量.针对干燥领域的电能替代进行仿真分析,证明了所提方法的有效性,并研究了迭代次数、样本数目和样本组合对所提算法预测误差的影响.

关键词：电能替代;节能量估计;迁移学习;小样本学习

所属期刊栏目：42

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：南方电网公司科技项目ZBKJXM20190051

在线出版日期：2021-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：29-37