基于长短时记忆网络的电力系统负荷预测方法研究
Electrotechnics Electric(Jiangsu Electrical Apparatus)（2019）
Abstract
准确的负荷预测对保持电网的稳定性和提高当地经济效益、节约成本有重大帮助.考虑到负荷数据带有时序性,以及智能电网的发展所带来的数据量的增大,建立了长短时记忆网络(LSTM)模型来对未来用电量进行短期负荷预测.针对Adam训练算法可能存在的收敛问题,对其进行了改进,并通过MATLAB软件对LSTM网络进行建模,通过与BP神经网络进行对比,结果表明,LSTM模型具有更高的精确度以及实用性.
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