【摘 要】
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配电台区的短期负荷预测对配电网的运行监测与精准管理发挥着关键性的作用。由于配电台区用电环境复杂、台区差异性大、数据质量差、影响负荷预测的因素多,准确的预测配电台区短期负荷非常困难。近年来长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)由于其非线性和时序性的特点而受到国内外学者的广泛应用。为了提高配电台区短期负荷预测的准确率,本文深入调研配电台区负荷预测的研究与应用现状,
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配电台区的短期负荷预测对配电网的运行监测与精准管理发挥着关键性的作用。由于配电台区用电环境复杂、台区差异性大、数据质量差、影响负荷预测的因素多,准确的预测配电台区短期负荷非常困难。近年来长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)由于其非线性和时序性的特点而受到国内外学者的广泛应用。为了提高配电台区短期负荷预测的准确率,本文深入调研配电台区负荷预测的研究与应用现状,以LSTM和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础,以甘
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