【摘 要】
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现有方法预测电力短期负荷时忽略了对其进行聚类优化处理,导致预测耗时较长,短期负荷预测精度偏低.为此,提出一种基于改进K-means算法的电力短期负荷预测方法.该方法利用改进后的K-means算法聚类处理电力负荷大数据,使用聚类后获得的训练样本构建循环神经网络RNN拓扑结构,然后通过对RNN神经网络模型设置最优权值,实现电力负荷的短期预测.实验结果表明,所提方法具有高预测效率和高短期负荷预测精准度.
【机 构】
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国网福建省电力有限公司,福建 福州,350000;国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福建 福州,350000;国网福建省电力有限公司经济技术研究院,福建 福州,350000;福州大学电气工程与自动
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现有方法预测电力短期负荷时忽略了对其进行聚类优化处理,导致预测耗时较长,短期负荷预测精度偏低.为此,提出一种基于改进K-means算法的电力短期负荷预测方法.该方法利用改进后的K-means算法聚类处理电力负荷大数据,使用聚类后获得的训练样本构建循环神经网络RNN拓扑结构,然后通过对RNN神经网络模型设置最优权值,实现电力负荷的短期预测.实验结果表明,所提方法具有高预测效率和高短期负荷预测精准度.
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