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深度学习算法在电力系统短期负荷预测中的应用
被引量:
10
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摘要
首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与BP神经网络的预测结果做了比较。
作者
董浩
程鹏
李玲玲
机构地区
河北工业大学电气工程学院
出处
《电气时代》
2017年第2期82-84,共3页
Electric Age
关键词
短期负荷预测
学习过程
神经网络
负荷曲线
电力负荷
电力系统规划
负荷数据
训练过程
负荷特性
历史数据
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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电气时代
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