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| 基于自编码网络和经济增长数据的工业负荷预测模型 | |
| 作者姓名： | 孙钢 杨宁 柳文轩 吴磊 韩蕾 赵俊华 |
| 作者单位： | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;香港中文大学(深圳)理工学院;国网浙江杭州市富阳区供电有限公司;浙江华云信息科技有限公司 |
| 摘 要： | 考虑到产业发展与用电量之间的显著相关性,采用自动编码器网络这一深度学习方法来研究电力消费与经济发展之间的关系。研究了如何根据经济增长数据预测工业用电量。算例试验研究结果表明:自动编码器网络算法在大多数情况下比一般的线性ARMA方法具有更高的精度;统计上,第二产业几乎所有行业都高度依赖电力消费,其电力消费与其增长率呈非线性正相关。 |
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