电力系统及其自动化学报

2021, v.33;No.211(08) 41-48

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

LSTM对配电台区短期负荷预测的适用性研究
Research on Applicability of LSTM to Short-term Load Forecasting in Distribution Station Area

王繁;王果;周子轩;乔智;牛晨;

摘要(Abstract):

为研究长短期记忆LSTM(long-short term memory)神经网络对不同类型配电台区短期负荷预测的适用性,以某市多个配电台区为对象,构建了LSTM短期负荷预测模型并进行适用性分析。采集各台区的负荷数据,通过K均值聚类算法、台区容量和用电类别对台区进行分类,标记并修正不良数据。考虑工作日和季节因素,采用LSTM建立配电台区负荷预测模型,分析不同类型台区的预测结果。研究结果表明,平均负荷和缺失值占比对预测精度影响较大,且LSTM更适用于平均负荷在40 k W以上的配电台区短期负荷预测,而对于平均负荷小于40 kW的配电台区的预测,效果随平均负荷的减小而降低。

关键词(KeyWords): 配电台区;短期负荷预测;长短期记忆神经网络;平均负荷

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(51867012,51767013);; 兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金资助项目;; 甘肃省科技计划资助项目(17JR5RA083)

作者(Author): 王繁;王果;周子轩;乔智;牛晨;

Email:

DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000686

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享