论文摘要
本文针对电网短期负荷预测的时序性和非线性特点,提出一种基于改进长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)的短期负荷预测方法。在PyCharm平台上对以天为分辨率的电力数据进行数据预处理,建立LSTM模型,使用了Adam优化器并设置了学习率自动调整方法。仿真结果表明所提方法能够获得较好的预测效果,具有较好的非线性拟合能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蓝新斌,李富盛,余涛
关键词: 短期负荷预测,长短时记忆网络,时序性,非线性
来源: 新型工业化 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,华南理工大学电力学院
基金: 基于负荷可控性的新型电网调度模式与控制方法研究（GDKJXM20180576）
分类号: TM715
DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.11.002
页码: 6-9
总页数: 4
文件大小: 526K
下载量: 158
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