基于深度学习的短期电量预测方法研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 17次 | 上传用户：sky11731

【摘要】

：

短期负荷预测是电力系统经济运行的基础,准确的负荷预测可以优化电力公司的发电调度,提高电网运行的经济性和安全性。经典的基于回归的预测模型主要是针对平稳时间序列进行预测,而电力负荷是典型的非平稳序列。浅层神经网络模型很难有效地捕捉复杂的非线性模式,电力负荷由于受地域、气候、经济等诸多因素的影响,呈现出复杂的变化模式。在基于深度神经网络的时间序列预测方法中,研究比较多的是基于循环神经网络(Recurre

【作者】

：

郭海波

【出处】

：

北京邮电大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

短期电力负荷预测深度学习长短期记忆网络卷积神经网络序列相似性

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