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基于改进LSTM的短期电力供需负荷预测方法研究
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作者 陈东海 徐立中 +2 位作者 唐律 朱耿 王晴 《电子器件》 CAS 2024年第5期1331-1336,共6页
为提升短期电力供需负荷预测过程的泛化能力,获取更准确的短期电力负荷预测结果,提出基于改进LSTM的短期电力供需负荷预测方法。先采用聚类算法检测电力供需负荷数据内的异常数据,并采用灰色理论修正数据。然后构建长短时记忆(LSTM)网... 为提升短期电力供需负荷预测过程的泛化能力,获取更准确的短期电力负荷预测结果,提出基于改进LSTM的短期电力供需负荷预测方法。先采用聚类算法检测电力供需负荷数据内的异常数据,并采用灰色理论修正数据。然后构建长短时记忆(LSTM)网络预测模型,将修正后的电力供需负荷数据内29个特征值作为模型输入。最后参考模拟退火算法概率突变理论改进粒子群算法,利用改进后的粒子群算法求解LSTM预测模型内主要参数的最优值,通过运算输出后一天24个整点电力供需负荷预测结果。实验结果表明:所研究方法可有效检测异常数据,提升短期电力供需负荷数据预测模拟的精度与泛化能力。 展开更多
关键词 LSTM 短期 电力供需负荷 预测模拟 聚类算法 粒子群算法
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Some Views about Recent Electric Power Supply Shortage in Shenzhen
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作者 姚建锋 《Electricity》 2001年第1期34-36,共3页
Since the beginning of the year 2000, the power demands in Guangdong, Zhejiang provinces and Beijing Tianjin-Tangshan district have been increasing dramatically, power supply shortages have appeared again. This paper... Since the beginning of the year 2000, the power demands in Guangdong, Zhejiang provinces and Beijing Tianjin-Tangshan district have been increasing dramatically, power supply shortages have appeared again. This paper analyzes the reasons for the current power supply shortages in Shenzhen district and the problems existing presently in Shenzhen power system. It indicates that, to strengthen power demand forecast, to speed up power construction steps and with ’to develop power ahead of the rest’ as a fundamental target, are the precondition to the long term, steady development of power industry. 展开更多
关键词 power demand supply load forecast construction
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