基于Attention机制的CNN-GRU配网线路重过载短期预测方法

《基于Attention机制的CNN-GRU配网线路重过载短期预测方法》是一篇探讨电力系统中配电网线路重过载问题的论文。该论文旨在通过结合深度学习模型，提升对配电网线路重过载情况的短期预测精度，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。

在现代电力系统中，随着用电负荷的不断增长，配电网线路出现重过载现象的风险日益增加。重过载不仅可能导致设备损坏，还可能引发大规模停电事故，严重影响社会生产和居民生活。因此，如何准确预测配电网线路的重过载情况，成为电力系统研究的重要课题。

传统的配电网重过载预测方法多依赖于历史数据和经验公式，但这些方法在处理复杂、非线性的负荷变化时存在一定的局限性。近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习方法被广泛应用于电力系统分析中。其中，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）因其强大的特征提取能力和时间序列建模能力，成为研究热点。

本文提出了一种基于Attention机制的CNN-GRU配网线路重过载短期预测方法。该方法首先利用CNN提取配电网线路的时空特征，然后通过GRU模型捕捉时间序列中的动态变化规律，最后引入Attention机制，以增强模型对关键特征的关注度，提高预测精度。

在实验部分，论文采用了实际的配电网运行数据进行验证。通过对不同时间段的负荷数据进行训练和测试，结果表明，该方法在预测精度上优于传统方法，特别是在应对突发性负荷变化时表现更为稳定和可靠。

此外，论文还对模型的参数设置进行了详细分析，探讨了不同超参数对预测结果的影响。例如，CNN的卷积核大小、GRU的隐藏层维度以及Attention机制的权重分配等，均对最终的预测效果产生重要影响。通过合理的参数调整，可以进一步优化模型性能。

该研究不仅为配电网重过载预测提供了新的思路和技术手段，也为智能电网的建设提供了理论支持。未来，随着更多实时数据的获取和计算能力的提升，该方法有望在更广泛的电力系统场景中得到应用。

综上所述，《基于Attention机制的CNN-GRU配网线路重过载短期预测方法》是一篇具有较高实用价值和学术意义的论文。它通过融合多种深度学习技术，提升了配电网重过载预测的准确性，为电力系统的智能化发展提供了有力支撑。