基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

摘要：

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础.为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法.该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型.以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比.结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91％以上,最高可达95.44％,有效提高了负荷预测的精度.

关键词：Pearson相关系数、长短期记忆神经网络、负荷预测、Adam算法、时间序列

所属期刊栏目：48

分类号：V247;TP183(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项;国家重点实验室开放基金

在线出版日期：2023-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2529-2536