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期刊号: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于长短时记忆网络的电力系统负荷预测方法研究

来源:电工电气发布时间:2019-11-19 13:19 浏览次数:12
基于长短时记忆网络的电力系统负荷预测方法研究
 
王鑫琪,李闯,焦晗,李焱飞
(南京工程学院 电力工程学院,江苏 南京 211167)
 
    摘 要:准确的负荷预测对保持电网的稳定性和提高当地经济效益、节约成本有重大帮助。考虑到负荷数据带有时序性,以及智能电网的发展所带来的数据量的增大,建立了长短时记忆网络(LSTM)模型来对未来用电量进行短期负荷预测。针对Adam训练算法可能存在的收敛问题,对其进行了改进,并通过MATLAB软件对LSTM网络进行建模,通过与BP神经网络进行对比,结果表明,LSTM模型具有更高的精确度以及实用性。
    关键词:短期负荷预测;BP神经网络;长短时记忆网络;Adam算法
    中图分类号:TM715     文献标识码:A     文章编号: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
 
参考文献
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