基于BasicNet-LSTM的短期电力负荷预测模型构建

随着计算机技术的不断发展,负荷数据获取、存储难度显著下降,为人工智能技术在负荷预测中的应用提供了必要的支持。短期电力负荷预测工作是电力系统的重要工作内容,其工作质量对于电力系统正常运行具有十分重要的价值与意义。本文结合神经网络技术,针对短期符合预测应用场景,建立预测模型,最终发现,基于小批量训练、Adam算法、selu激活函数、lecun-normal权重初始化的短期电力负荷预测模型具有较高的预测精度,在实际工作情境中具有较高的应用价值。希望本文的研究内容能够为电力系统稳定运行提供一定的理论支持。

人月圆·盼归

天涯遥寄相思苦，千里忆乡园。行舟御马，庭前落雁，驿外飞仙。紫箫残弄，风笛吹断，画烛将阑。华灯欲尽，琼楼独饮，亭榭孤寒。

墨缘

江南若画任风裁，对酒当歌水墨斋。醉月丝竹轻曼舞，仙风岛屿志蓬莱。

奉节赋

巴郡群山兮奉节,楚州三峡兮江城。春秋属巴国兮遗韵,战国为楚国兮流风。巍巍昆仑,蜀道逶迤满目;浩浩夔门,巴川潋艳空濛。巫江横流,窄至几十余米之奇浚;云崖兀立,高于数百余丈之险峰.

渝邻古道赋

古邑乐温,有龙回峰龙河;今时长寿,有凤来仪凤城。花眼偶闻寿乡,御临尝忆乌篷。山中羽客,丹谷落尘萦蝶;梦里仙翁,碧涧飞影吹笙。洪湖水涟猗,鸳鹭齐飞;渝邻路逶迤,鲲鹏相迎。千年蟠道旖旎,寻幽探胜;百里瑶阶潋滟,逐月追星。