论文摘要
为充分分析关联因素对饱和负荷水平的影响,针对饱和负荷预测不确定性强、时间相关性大的特点,利用长短期记忆神经网络的长期记忆单元与可遗忘机制保存和更新历史用电信息,构建了多输入的长短期记忆神经网络饱和负荷预测模型。首先提取出人口、经济等6个影响因素作为网络模型输入量,采用Adam优化方法训练网络模型,并在多场景下,运用优化后的模型进行饱和负荷预测,结合饱和判据得到最终的饱和时间与用电规模。某省电网的饱和负荷预测结果表明,所建模型及预测方法合理、有效。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 毛雪娇,谈健,姚颖蓓,李冰洁,吴晨
关键词: 电力系统,饱和判据,长短期记忆,人工神经网络,饱和负荷预测
来源: 水电能源科学 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院,国家电网公司华东分部
基金: 国网江苏省电力有限公司科技项目(J2018057)
分类号: TM715
页码: 192-195+168
总页数: 5
文件大小: 443K
下载量: 290
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