基于改进长短时记忆网络的短期负荷预测方法

摘要：

本文针对电网短期负荷预测的时序性和非线性特点,提出一种基于改进长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的短期负荷预测方法.在PyCharm平台上对以天为分辨率的电力数据进行数据预处理,建立LSTM模型,使用了Adam优化器并设置了学习率自动调整方法.仿真结果表明所提方法能够获得较好的预测效果,具有较好的非线性拟合能力.

关键词：短期负荷预测、长短时记忆网络、时序性、非线性

所属期刊栏目：9

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：基于负荷可控性的新型电网调度模式与控制方法研究GDKJXM20180576

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9