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Short term power load prediction with knowledge transfer
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资源说明：在本文中，作者提出了一个新的知识迁移学习方法，用于解决智能电网中的短期电力负荷预测问题。通过对源任务中已知知识的迁移利用，可以大幅降低目标任务中的预测误差。为此，本文开发了一种源任务选择算法，并构建了一个基于高斯过程的迁移学习模型。相比于以往的工作，所提出的方法能够避免负面知识迁移，从而大大提高了预测精度。此外，本文还开发了一种快速推理算法来加速预测步骤。实验结果显示，基于真实世界数据的研究结果表明了该方法的有效性。
1. 引言
电力负荷预测是智能电网管理中的一个关键问题。准确的预测可以极大地减少电力系统的运营成本。发电计划和维护计划的调度以及重新调度都严重依赖于短期电力负荷预测。此外，短期电力负荷预测的结果对于智能电网中的其他基本功能（如互换评估和安全评估）也很重要。
在早期的研究中，传统的统计模型，例如自回归（AR）模型、带有外部输入的自回归滑动平均（ARMAX）模型、Box-Jenkins（BJ）模型以及带有卡尔曼滤波器的状态空间（SS）模型，被用于短期电力负荷预测。在过去的十年中，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于主流AI的方法和模型，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、进化算法以及高斯过程（GP）模型，已被开发并用于电力负荷预测。
2. 知识迁移学习
迁移学习是指将一个任务中学习到的知识应用到另一个相关任务中，以此来提高目标任务的学习效果。迁移学习在很多领域都有应用，尤其是在数据有限的情况下，利用迁移学习可以弥补数据不足的缺陷，提升学习模型的性能。
在本文中，作者提出了一种新型的迁移学习方法，该方法通过迁移源任务中的知识来解决智能电网中的短期电力负荷预测问题。源任务选择算法的开发确保了高斯过程迁移学习模型能够有效地避免负面知识迁移，从而提高预测的准确性。通过实验验证，该方法在真实世界数据上的表现优于传统方法，能够为智能电网的运营管理提供更为准确的短期电力负荷预测。
3. 实验与结果分析
为了验证所提出方法的有效性，本文进行了基于真实世界数据的实验。实验结果表明，新的迁移学习方法在智能电网的短期电力负荷预测中表现出色。相比于传统的预测方法，所提方法能够显著降低预测误差，提高预测的精确度。
在智能电网管理中，准确的短期电力负荷预测对于整个系统的经济高效运行至关重要。通过减少预测误差，电力系统可以减少运营成本，同时提高电力调度的灵活性和可靠性。
4. 结论
本文提出的基于知识迁移的学习方法通过有效利用源任务中的知识，极大降低了目标任务的预测误差，提高了短期电力负荷预测的准确度。本文的工作不仅提供了智能电网管理中电力负荷预测的新策略，也为其他预测问题提供了潜在的迁移学习应用途径。所提出的快速推理算法进一步确保了预测步骤的高效实施。未来研究可以将此方法应用于更广泛的预测问题，并进一步优化模型以适应更复杂的现实世界场景。
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