基于最小窥视孔长短期记忆神经网络的电力系统短期负荷预测模型

摘要：

长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型可以克服循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)在短期负荷预测中存在的梯度消失和梯度爆炸等问题,但LSTM模型的门控单元结构复杂,参数较多,模型训练较为困难.为此,提出一种采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化的最小窥视孔长短期记忆(min peephole long short-term memory,MP-LSTM)模型.与经典LSTM模型相比,MP-LSTM模型舍弃了输入门和输出门,只保留遗忘门,模型包括1个sigmoid网络层和1个tanh网络层,减少了模型参数,优化了模型结构.对RNN模型、经典LSTM模型、MP-LSTM模型进行对比仿真分析,结果表明MP-LSTM模型可有效提高负荷预测精度,缩短收敛时间.

关键词：短期负荷预测、最小窥视孔长短期记忆神经网络、粒子群优化算法、电力系统、循环神经网络

所属期刊栏目：34

分类号：TM715.1;TP183(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国网山东省电力公司科技项目2020A-022

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：92-97