【摘 要】
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为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对负荷数据的影响,利用最小方差法兼顾负荷数据的时序性、日周期规律性和非线性三者之间的关系进行实验,实验结果表明该方法的预测效果更佳.
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,焦作 454000
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为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对负荷数据的影响,利用最小方差法兼顾负荷数据的时序性、日周期规律性和非线性三者之间的关系进行实验,实验结果表明该方法的预测效果更佳.
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