计及气象累积效应的特征解耦峰荷预测模型

秦川; 丁鹏飞; 刘波; 鞠平

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夏季峰荷是电力部门的关注焦点,温度累积效应对于夏季峰荷预测具有重要影响。为此,提出一种计及气象累积效应的特征解耦峰荷预测模型。建立具有3个输入分支的深度神经网络模型,从结构上对输入特征实现解耦,称为特征解耦模型。3个分支分别以时间特征、负荷特征、气象特征为输入,其中负荷分支、气象分支应用了长短期记忆(LSTM)网络隐藏层并基于LSTM网络的时序处理能力能对负荷及气象序列进行处理来反映累积效应,进而应用于峰荷预测。最后,通过实例分析,与温度修正等常规方法进行对比,验证了特征解耦模型更适合于计及气象累积效应的峰荷预测。

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来源
《电力系统自动化》 |2022年第6期|66-72|共7页
作者
秦川; 丁鹏飞; 刘波; 鞠平;
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作者单位

河海大学能源与电气学院;

国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类心脏、血管（循环系）疾病;
关键词
峰荷预测; 累积效应; 长短期记忆网络; 特征解耦模型;

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