基于長短時記憶網絡的電力系統負荷預測方法研究
王鑫琪，李闖，焦晗，李焱飛
（南京工程學院 電力工程學院，江蘇 南京 211167）
摘 要：準確的負荷預測對保持電網的穩定性和提高當地經濟效益、節約成本有重大幫助。考慮到負荷數據帶有時序性，以及智能電網的發展所帶來的數據量的增大，建立了長短時記憶網絡（LSTM）模型來對未來用電量進行短期負荷預測。針對Adam訓練算法可能存在的收斂問題，對其進行了改進，并通過MATLAB軟件對LSTM網絡進行建模，通過與BP神經網絡進行對比，結果表明，LSTM模型具有更高的精確度以及實用性。
關鍵詞：短期負荷預測；BP神經網絡；長短時記憶網絡；Adam算法
中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2019)11-0017-04
Research on Power System Load Forecasting Method Based on Long-Term and Short-Term Memory Network
WANG Xin-qi, LI Chuang, JIAO Han, LI Yan-fei
（School of Electric Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 2111 67, China）
Abstract: Load forecasting is an important part of power system dispatching. Accurate load forecasting is of great help to maintain grid stability and improve local economic benefits and cost. Considering the sequential nature of load data and the increase in data volume brought about by the development of smart grids, a long-term and short-term memory network (LSTM) model was established to make shortterm predictions of future electricity consumption. On this basis, the convergence problem of Adam training algorithm may be improved. It is simulated by MATLAB software and compared with BP neural network. The results show that the LSTM model has higher accuracy and practicability.
Key words: short-term load forecast; BP neural network; long-term and short-term memory network; Adam algorithm
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