基于CNN与LSTM的农村电力负荷预测研究

作者：杨迪; 张璐; 杨力人; 方亮; 刘继江

来源：电器工业, 2022, (09): 26-38.

• 负荷预测
• CNN
• LSTM

随着农村经济发展速度加快，农村用电负荷的快速增长对电力建设提出更高要求。因此，准确预测负荷对电力系统的安全稳定运行及科学管理调度至关重要。本文基于陕西某农村地区2019～2020年的实际负荷数据，首先对该地区负荷的特性及影响因素分析，接着采用灰色关联法确定预测模型输入量，最后选择ARIMA、CNN、LSTM进行不同时间尺度的负荷预测。结果表明，CNN与LSTM模型可有效提高负荷预测精度。

• 单位
  西北工业大学