基于CNN-LSTM的综合能源系统负荷预测模型OACSTPCD
Load prediction model of integrated energy system based on CNN-LSTM
负荷的准确预测是综合能源系统设计、运行、调度和管理的前提.现有的负荷预测模型中大都考虑了气象、日期因素,却没有考虑系统中电、冷、热负荷间的相关性,这会对模型的预测精度造成影响.使用了科普拉理论对系统中3种负荷之间的相关性进行分析.从分析结果看,它们之间具有强相关的关系.基于上述分析结果,提出了一种基于深度学习的智慧综合能源系统负荷预测模型,该模型使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来提取系统中电、冷…查看全部>>
张文栋;刘子琨;梁涛;刘伟
五凌电力有限公司,长沙410000五凌电力有限公司,长沙410000山东电力工程咨询院有限公司,济南250000山东电力工程咨询院有限公司,济南250000
信息技术与安全科学
综合能源系统卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)负荷预测
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 2023 (2)
254-262,9
五凌电力有限公司综合智慧能源业务及数字化建设发展规划项目(320115JX0120210002)
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