基于CNN-LSTM网络的电力负荷预测OA
为了及时掌握电力负荷的变动信息,就需要对电力负荷进行准确预测.鉴于此,探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况.CNN模型负责从输入信息中提取特征,LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测,最终得到预测结果.选取西班牙公开的电力数据为实验数据,运用Python语言搭建预测模型,分别与CNN和LSTM单一模型进行对比,验证了所提组合预测模型的可靠性,其在电力短期负荷预测领域应用效果较好,可为供电部门电力规划提供理论依据.
孟磊
陕西理工大学电气工程学院,陕西汉中723001
信息技术与安全科学
短期负荷预测长短期记忆网络(LSTM)卷积神经网络(CNN)CNN-LSTM
《机电信息》 2023 (7)
7-10,4
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