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基于LSTM深度学习算法的母线电压预测研究
1
作者
金瑜孚
沈晓华
+2 位作者
金子木
王轶昕
刘嘉雯
《电工技术》
2021年第10期49-50,53,共3页
为了保障电网的稳定运行,就需要维持区域变电站母线电压稳定,而维护变电站母线电压稳定的前提是能够对母线电压波动趋势进行预测。针对该问题,提出基于LSTM神经网络,构建变电站母线电压预测模型,使用变电站母线电压历史数据对未来一段...
为了保障电网的稳定运行,就需要维持区域变电站母线电压稳定,而维护变电站母线电压稳定的前提是能够对母线电压波动趋势进行预测。针对该问题,提出基于LSTM神经网络,构建变电站母线电压预测模型,使用变电站母线电压历史数据对未来一段时间内的母线电压进行预测。仿真结果表明,所提模型能够较好地预测母线电压值。
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关键词
母线电压
电力系统
LSTM神经网络
预测
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职称材料
题名
基于LSTM深度学习算法的母线电压预测研究
1
作者
金瑜孚
沈晓华
金子木
王轶昕
刘嘉雯
机构
国网江苏省电力有限公司苏州市吴江区供电分公司
南京师范大学电气学院
出处
《电工技术》
2021年第10期49-50,53,共3页
文摘
为了保障电网的稳定运行,就需要维持区域变电站母线电压稳定,而维护变电站母线电压稳定的前提是能够对母线电压波动趋势进行预测。针对该问题,提出基于LSTM神经网络,构建变电站母线电压预测模型,使用变电站母线电压历史数据对未来一段时间内的母线电压进行预测。仿真结果表明,所提模型能够较好地预测母线电压值。
关键词
母线电压
电力系统
LSTM神经网络
预测
Keywords
bus voltage
power systems
LSTM neural network
prediction
分类号
TM930 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
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1
基于LSTM深度学习算法的母线电压预测研究
金瑜孚
沈晓华
金子木
王轶昕
刘嘉雯
《电工技术》
2021
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