基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法_张宇帆.pdf

深度长短时记忆网络区域级超短期负荷预测方法

超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据，预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据资源，提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超短期预测方法，该方法包括输入数据的预处理、深度长短时记忆(long short-term memory，LSTM)网络的构建以及模型的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻找最优超参数，并在该超参数下选择泛化能力最优的模型，与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实，深度 LSTM 网络可以取得更好的预测效果，适合于离线训练实时预测。此外，通过对隐藏层激活向量的可视化

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法_张宇帆.pdf

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载