科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
供电公司需要常态化地预测未来一个月供电区域内全行业高压用户售电量以及外贸企业用电量,目前电量预测虽然方法较多,但却普遍存在预测精度不能满足实际业务需求、稳定性较差的问题,为提高预测的准确度,本文首先对用于建模的电量历史数据进行了数据平滑,然后用实验的方法对长短期记忆神经网络的多个参数进行了调整,随后又提出了新的春节期间电量的预测方法。在用长短期记忆神经网络模型、整合移动平均自回归模型、先知模型对供电区域内全行业高压用户和所有外贸用户的用电量做一个月的短期预测后发现,经过细致调参和改制后的LSTM长短期记忆神经网络模型的预测效果较为满意,平均预测误差在三个模型中最小,而且平均误差正好在供电公司业务允许的范围之内。
