10.16208/j.issn1000-7024.2022.05.031
数据驱动下的综合能源系统短期多元负荷预测
精准可靠的多元负荷预测对于综合能源系统规划运行具有重要的实用价值,针对园区综合能源系统多元负荷预测问题,提出一种数据驱动下的短期多元负荷预测方法.概述园区综合能源系统多能耦合的运行特点,提出适用于多元负荷相关性分析方法.基于长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGboost)模型,采用误差倒数法对LSTM、XGboost模型预测结果进行加权组合构建短期多元负荷预测模型.采用园区实际运行数据验证了组合模型的有效性,实验结果表明,相较其它两种单一预测模型,LSTM-XGboost组合模型的预测精度更高.
综合能源系统、数据驱动、多元负荷、负荷预测、LSTM、XGboost、组合模型
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
中央高校基本科研业务费专项基金;国网天津市电力公司管理咨询基金项目
2022-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1435-1442