基于LSTM的多变量电力负荷短期预测

作者：陈显涛

来源：现代信息科技, 2022, 6(24): 155-158.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.24.042

• RNN
• LSTM
• 深度学习
• 电力负荷

电力系统负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。若电力负荷预测准确，短期内可为电网内部机组启停、调度、运营提供参考。文章基于华南某城市的用电负荷相关数据，使用LSTM深度学习模型进行多变量预测，并在实证分析中对线性回归、决策树和xgboost三种机器学习算法进行比较，验证了该模型的准确性。

• 单位
  华南师范大学