基于長短時記憶網絡的電力系統負荷預測方法研究
王鑫琪; 李闖; 焦晗; 李焱飛 南京工程學院電力工程學院; 江蘇南京211167
關鍵詞：短期負荷預測 bp神經網絡 長短時記憶網絡 adam算法
摘要：準確的負荷預測對保持電網的穩定性和提高當地經濟效益、節約成本有重大幫助。考慮到負荷數據帶有時序性,以及智能電網的發展所帶來的數據量的增大,建立了長短時記憶網絡(LSTM)模型來對未來用電量進行短期負荷預測。針對Adam訓練算法可能存在的收斂問題,對其進行了改進,并通過MATLAB軟件對LSTM網絡進行建模,通過與BP神經網絡進行對比,結果表明,LSTM模型具有更高的精確度以及實用性。
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