基于改进GRU的短期电力负荷预测方法

摘要：

为提高电力负荷预测的准确性,采用灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法对门控循环单元(Gated Recurrent Unit Neural Network,GRU)神经网络进行优化,并进行短期电力负荷预测.首先预处理数据并量化影响因素,然后搭建基于GWO超参数优化的GRU神经网络模型,最后与其他模型对比得出预测结果.实验结果显示,该方法拟合度高,收敛速度快,有较好的预测效果.

关键词：短期电力负荷预测、灰狼算法、门控循环单元、神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP391;TS807;TN911.72

在线出版日期：2021-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-4,7