基于LSTM模型的短期负荷预测

张亚宁

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基于LSTM模型的短期负荷预测

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我国工业用电在全社会用电中所占的比例比较大,工业用户准确的负荷预测可以降低用电成本,对电力系统规划和优化运行有着重要的作用.随着智能电网时代的发展,电力用户侧数据量剧增,传统的负荷预测方法难以应付更大的数据量和更强的随机性.针对此问题,提出了基于LSTM网络建立模型,利用LSTM网络善于处理序列型数据的特点,在整合历史时刻点信息的基础上,对未来的负荷进行预测.结果表明,LSTM模型相较于其他机器学习算法具有较高的准确性,可以有效预测负荷的变化,有较强的实践价值.

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来源
《微计算机信息》 |2018年第12期|18-21|共4页
作者
张亚宁;
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作者单位

华北电力大学数理学院,北京 102206;

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正文语种 chi
中图分类理论与分析;
关键词
短期负荷预测; LSTM神经网络; 工业用户; 深度学习;

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