智能电网启动车辆策略的时间序列数据深度分析：基于Transformer-LSTM-PSO模型的方法
原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。发表于：。本研究解决了电网启动车辆场景分析和预测方法不足的问题。提出的新方法结合了Transformer的自注意力机制、LSTM的时间建模能力以及粒子群优化算法的参数调优特征，显著提高了预测的准确性和效率，尤其在NYISO电力市场数据集中，RMSE降低约15%、MAE降低20%。
本研究提出了一种结合了Transformer、LSTM和粒子群优化算法的新方法，用于分析和预测电网启动车辆场景，提高了预测准确性和效率。该方法在NYISO电力市场数据集中表现良好。
