基于LSTM时间递归神经网络的短期电力负荷预测 |
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作者姓名: | 姚朝 辛平安 施卜今 周艳平 |
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作者单位: | 昆明供电局 |
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摘 要: | 短期电力负荷预测对于电网运行方式安排、计划检修、静态安全分析有着越来越重要的作用。LSTM时间递归神经网络可很好地处理负荷数据的时序性和非线性,适合用于短期电力负荷预测。提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)时间递归神经网络的电力负荷预测方法,并使用这种方法对昆明电网日电力负荷值进行预测,最终证明LSTM模型的准确及便利。
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