基于机器学习的短期负荷预测算法综述

梁宏涛; 刘红菊; 李静; 王莹; 郭超男

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基于机器学习的短期负荷预测算法综述

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为维持电网稳定,各种负荷预测方法层出不穷,但由于算法泛化能力、模型复杂度等自身特点不同,使其对于负荷预测的适用性存在差异.本文讨论了近5年短期电力负荷预测的国内外研究现状,从实验数据集、数据预处理、预测算法、优化模型以及评估方法等多个维度对当前电力负荷预测研究现状进行整体概述,同时总结各种预测算法的优缺点与适用性,对短期电力负荷预测系统的发展趋势进行总结与展望,以期为未来电力系统负荷预测模型选择提供参考.

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来源
《计算机系统应用》 |2022年第10期|25-35|共11页
作者
梁宏涛; 刘红菊; 李静; 王莹; 郭超男;
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作者单位

青岛科技大学信息科学技术学院;

华电国际十里泉电厂;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;电力系统规划;
关键词
短期负荷预测; 深度学习; 组合模型; 长短期记忆网络; 机器学习;

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1. 基于改进机器学习算法的微电网短期负荷预测 [J] . 齐庭庭 ,李建奇 . 湖南文理学院学报（自然科学版） . 2016,第003期
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3. 基于下级负荷预测的短期负荷预测新算法 [J] . 李小锐 ,黎灿兵 ,袁彦 . 江西电力职业技术学院学报 . 2008,第2期
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