基于自适应知识蒸馏的轻量化电力负荷预测OA

随着深度学习在电力负荷预测中的广泛应用,其非线性建模能力显著提升了预测精度。然而,深度学习技术在追求高精度的同时,面临模型参数量庞大的问题,导致计算效率低下,难以满足高实时性场景和资源受限环境的部署需求。针对上述问题,设计了一种基于自适应知识蒸馏的轻量化电力负荷预测模型,旨在实现预测精度与计算效率之间的优越平衡。首先,在教师模型构建阶段,设计了深度信息提取模块进而充分挖掘负荷数据中的深层特征,并结合长短期记忆网络构建高精度预测模型。在此基础上,进一步设计结构更为精简的学生模型,使其能够以少量参数完成负荷预测任务。为提升知识迁移效果,设计了一种基于学习方式的知识蒸馏方法,实现从教师模型到学生模型的高效知识传递。此外,在蒸馏过程中设计了自适应知识修正策略,进一步增强学生模型的学习能力。仿真实验结果表明,所提方法在进一步提升预测精度的同时,显著减少了模型参数(仅为原始模型的1.36%),有效实现了模型轻量化与整体性能的提升,验证了该方法在负荷预测任务中的有效性与优越性。