摘要
短期电力负荷预测对于电网运行方式安排、计划检修、静态安全分析有着越来越重要的作用。LSTM时间递归神经网络可很好地处理负荷数据的时序性和非线性,适合用于短期电力负荷预测。提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)时间递归神经网络的电力负荷预测方法,并使用这种方法对昆明电网日电力负荷值进行预测,最终证明LSTM模型的准确及便利。
作者
姚朝
辛平安
施卜今
周艳平
YAO Chao;XIN Ping-an;SHI Bu-jin;ZHOU Yan-ping
出处
《云南水力发电》
2019年第3期163-165,共3页
Yunnan Water Power