10.3969/j.issn.1003-8493.2021.11.013
基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法
提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的预测模型,以提高高校电力负荷预测的准确率.以某高校的电力负荷数据为研究对象,分析不同超参数的影响,确定最优的预测模型,并与常用的基于支持向量机(SVM)的负荷预测模型进行负荷预测对比.结果 表明,本文提出的负荷预测模型平均绝对百分误差(MAPE)为:办公楼6.67%、科研楼4.32%、教学楼5.98%和宿舍4.57%,每类建筑均比基于SVM预测模型的MAPE低1.5%左右.
高校建筑;负荷预测;负荷特征;负荷曲线;长短时记忆网络;支持向量机;平均绝对百分误差;实验对比
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TU852(房屋建筑设备)
2022-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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