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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。
基于LSTM网络的短期负荷预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,国网安徽省电力有限公司,安徽大学电气工程与自动化学院
【出 处】
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电工技术
【发表日期】
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2019年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(编号51507001),安徽大学2015博士科研启动项目(编号J01001929).
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