【摘 要】
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电网智能化升级改造将传统电网与先进的信息、智能技术相融合,实现电力行业的根本性变革。智能电表是智能电网系统中收集用户用电信息的代表性边缘设备,当前智能电表收集的用
【机 构】
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南方电网技术研究院有限责任公司,重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学网络安全与信息法学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904900,2018YFB0904905),国家自然科学基金项目(61802039,61772098),重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800630)
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电网智能化升级改造将传统电网与先进的信息、智能技术相融合,实现电力行业的根本性变革。智能电表是智能电网系统中收集用户用电信息的代表性边缘设备,当前智能电表收集的用电量数据存在维度低、波动性强等特征,造成对未来用电情况难以预测的问题;同时对于未来边缘设备端用电量的预测,其他相关特征信息的不可得,此时研究基于单变量特征的用电量预测至关重要。为此,提出一种基于双向长短期循环记忆循环神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的单变量家庭用电量预测模型,B
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