基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究
關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測(cè) bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) adam算法
摘要：準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)保持電網(wǎng)的穩(wěn)定性和提高當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)效益、節(jié)約成本有重大幫助。考慮到負(fù)荷數(shù)據(jù)帶有時(shí)序性,以及智能電網(wǎng)的發(fā)展所帶來(lái)的數(shù)據(jù)量的增大,建立了長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模型來(lái)對(duì)未來(lái)用電量進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。針對(duì)Adam訓(xùn)練算法可能存在的收斂問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),并通過(guò)MATLAB軟件對(duì)LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,LSTM模型具有更高的精確度以及實(shí)用性。
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