基于LSTM神经网络的短期电能负荷预测

作者：陈振宇; 杨斌; 阮文俊; 沈杰; 吴丽莉

来源：电力大数据, 2021, 24(04): 8-15.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2021.04.002

• 负荷预测
• 时间序列
• 递归神经网络
• 长短期记忆
• 预测模型

针对电网用电量准确预测的问题,本文利用电能负荷历史数据的时间序列特性,提出了一种基于电能负荷历史数据的递归神经网络预测方法,首先分析了短期负荷预测的关键影响因素,以自回归方法为例介绍了传统负荷预测模型框架。接下来以BP神经网络和递归神经网络为例,阐述了神经网络模型原理以及与负荷预测任务的契合点。最后,(1)以卢布尔雅那城市的真实负荷数据为例,基于长短期记忆单元,采用前一周的负荷数据和气象数据,对当前时刻的用电负荷进行预测;(2)采用前一周的负荷数据和气象数据对未来一周每小时的用电负荷进行预测;(3)在(2)的基础上引入未来一周的气象预测数据,对用电负荷进行预测。实验结果表明,在训练数据充沛的情况下,长短期记忆神经网络能够基于历史数据和气象数据对电能负荷进行较为可靠地预测。