【摘 要】
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针对电力负荷非线性动态特性导致的负荷预测困难、预测精度低等问题,本文构建了深度递归神经网络短期负荷预测模型。在深度神经网络多隐层结构的基础上,深度递归神经网络增设
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院,国网青岛供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51477078);智能电网教育部重点实验室开放研究基金资助项目(2018)
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针对电力负荷非线性动态特性导致的负荷预测困难、预测精度低等问题,本文构建了深度递归神经网络短期负荷预测模型。在深度神经网络多隐层结构的基础上,深度递归神经网络增设了关联层,并以改进粒子群算法作为网络的优化学习算法,对模型权值空间进行深度优化。对某地区电网实际负荷进行预测仿真,结果表明与BP网络、深度神经网络相比,深度递归神经网络的平均绝对误差的周平均值分别降低1.61%和0.56%,验证了深度递归神经网络能够融合前馈与反馈连接,提高网络泛化能力,有效提高负荷预测精度.
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