基于深度学习的家庭电力短期负荷预测

摘要：

为了更好地实现电力利用率最大化,短期电力负荷预测受到了广泛研究,这些研究为智能电网系统和家庭能源成本的降低提供了可能性.但目前的研究大多集中在预测整个家庭的负荷水平上.文章作者提出了一种新的方法来预测单个电子设备的负载.提出的方法使用了一个具有长—短期记忆的递归深层神经网络.实验结果表明,提出的方法具有较好性能,能够满足家庭日常需求.

关键词：机器学习、人工智能、电力负荷、智能电网、负荷预测、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61772464

在线出版日期：2023-08-30（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：58-62