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| 基于LSTM网络的短期负荷预测 | |
| 引用本文： | 陈洪波,王璨,徐斌,丁津津,张倩,马愿.基于LSTM网络的短期负荷预测[J].电工技术,2019(9):27-29. |
| 作者姓名： | 陈洪波 王璨 徐斌 丁津津 张倩 马愿 |
| 作者单位： | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽 合肥,230022;国网安徽省电力有限公司,安徽 合肥,230601;安徽大学电气工程与自动化学院,安徽 合肥,230601 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;博士科研启动基金 |
| 摘 要： | 提出一种基于深度学习的LSTM的短期电力负荷预测方法,以减小负载预测模型所需的数据量的维度大小。基于某地电力公司的历史负荷数据,对比LSTM神经网络预测结果与BP神经网络算法预测结果,验证了所提算法的预测精度更高。 |
| 关 键 词： | 负荷预测 深度学习 LSTM神经网络 BP神经网络 |
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