基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测

作者:翟毅; 徐丽燕; 季学纯; 季慧英; 王纪立; 沙一川
来源:信息技术, 2019, (10): 27-31.
DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2019.10.006

摘要

准确的电力负荷预测是电力系统安全、稳定、经济、优质运行的前提,负荷预测的本质是通过历史数据对未来负荷情况做出预先估计。电量的快速增长和用户的多元化对负荷预测提出了更高的要求。文中提出了一种基于长短期记忆网络的负荷预测方法,利用长短期网络数据驱动和对时间序列建模强的特点,对于含非线性、不确定性的系统,提取其负荷数据中的周期特征,具有较强的自适应性。以真实数据为算例,验证了方法的有效性。

  • 单位
    国网电力科学研究院有限公司

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