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基于RNN的电力负荷波动分析及预测研究

Analysis and Prediction of Power Load Fluctuation Based on RNN
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摘要 基于ANOVA分析了负荷波动的影响因素,结果表明,最高温度、最低温度、平均温度的P值均小于α,即最高温度、最低温度、平均温度对负荷波动有显著性影响。在此基础上,基于RNN建立了负荷预测模型,通过算例分析验证了模型的有效性。 This paper analyzes the influencing factors of load fluctuation based on ANOVA,and the results show that the P value of the highest temperature,lowest temperature and average temperature are all less than α,that is,the highest temperature,lowest temperature and mean temperature have a significant effect on the load fluctuation.Furthermore,the load prediction model is established based on RNN and the model is verified by example analysis.
作者 温静 WEN Jing(State Grid Henan Electric Power Company Luoyang Power Supply Company,Luoyang 471000,China)
出处 《电气开关》 2024年第5期13-15,19,共4页 Electric Switchgear
关键词 单因素方差分析 负荷波动 温度 湿度 循环神经网络 one-way variance analysis load fluctuation temperature recurrent neural network
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