基于双储备池回声状态网的电力负荷预测

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精确的电力负荷预测不仅在发电侧优化能源产能,而且在供给侧实现经济调度、绿色用电.调度工作能够根据预测负荷峰值科学有效的实现电网安全可靠运行.首先,提出了一种包含两个储备池的新型回声状态网预测方法,来预测每日电力负荷;其次,在传统的回声状态网的基础上,选取两个储备池进行串行连接,得到一种新型的回声状态网(Echo State Network with Double Reservoir, called DR-ESN).DR-ESN能够更加有效的提取预测对象的特征信息,从而可以得到精度更高的预测结果;并利用批量梯度和岭回归算法来优化训练过程中的DR-ESN的6个参数.对广州市的实际用电量进行仿真,所得结果表明了预测方法的有效性.
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