考虑相关因素的长短时记忆网络短期负荷预测方法OA
Short-term Load Forecasting Based on Long Short-term Memory Network Considering Related Factors
电力市场环境下短期负荷预测是电力系统发电调度计划的重要基础,负荷预测的准确性对电力系统安全经济运行具有重要意义.为考虑相关因素对短期负荷的影响,提高短期负荷预测的准确率,在历史负荷数据的基础上,引入天气、节假日等相关因素信息,构造长短时记忆(LSTM)网络模型对日前96点负荷进行预测.利用广东某市的2011-2015年的历史实际负荷数据作为训练数据,2016年的数据作为测试数据进行模拟预测,并与传统人工神经网络方法和单纯考虑历史数据的LSTM网络…查看全部>>
罗澍忻;陆秋瑜;靳冰洁;麻敏华
广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广州 510080广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广州 510060广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广州 510080广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广州 510080
信息技术与安全科学
负荷预测深度学习长短时记忆网络循环神经网络短期负荷预测
《机电工程技术》 2019 (12)
126-129,4
南方电网有限责任公司规划专题研究项目(编号:030000QQ00180016)
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