基于LSTM的智能电网链路质量置信区间预测

摘要：

为了提升智能电网无线通信的鲁棒性以及链路预测精度,提出了一种基于长短时记忆网络的智能电网链路质量置信区间下限预测方法.文中分析了智能电网的通信需求和无线链路的特点,根据分析结果,采用小波去噪算法将信噪比时间序列分解为确定性部分和随机性部分,将确定性部分输入到两层长短时记忆神经网络进行预测.计算随机部分的方差时间序列,作为另一个两层长短时记忆神经网络的输入进行预测,分别预测确定性部分和随机部分的方差,计算置信区间边界.实验结果表明提出方法具有更好的鲁棒性以及预测精度.

关键词：智能电网;链路预测;长短时记忆网络;鲁棒性

所属期刊栏目：58

分类号：TM933

资助基金：河北省重点研发计划F2015502047

在线出版日期：2021-12-16（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：93-100