基于参数迁移的节假日短期负荷预测方法

• 作 者: 蔡秋娜 苏炳洪 闫斌杰 向明旭 温亚坤
• 机 构: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,北京清能互联科技有限公司
• 出 处: 电气自动化
• 发表日期: 2020年4期
• 关键词: 负荷预测 迁移学习 参数迁移 节假日负荷预测 深度神经网络 load forecastingtransfer learningparameter transfe
• 基金项目: 中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20173408)

在短期负荷预测中,节假日负荷的相关数据通常较少且负荷规律和平常日差异较大,因此节假日负荷预测的精度往往较差。为此,提出了一种基于参数迁移的节假日短期负荷预测方法,采用深度神经网络结合迁移学习以提高节假日负荷预测精度,用某省电网的实际负荷数据进行了仿真分析。结果表明,方法能有效提高节假日负荷预测的准确性。