基于改进PSO优化LSTM网络的典型用电负荷模式识别

新能源发电的推广和使用加剧了用电高峰期电网供需矛盾,对电力用户的负荷模式进行识别可以为负荷参与调峰决策提供支持。为提高用电负荷模式辨识准确率,提出一种基于改进粒子群(IPSO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的用电负荷模式识别模型。通过引入多样化初始参数、动态非线性权重和淘汰机制等措施,改善了粒子群算法的寻优能力,实现对LSTM的关键参数寻优,确定LSTM神经网络的最优参数组合。实验结果表明,该方法可以有效提高模型的准确率,同时节省模型的训练时间。