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《电工电气》 2019年11期
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基于长短时记忆网络的电力系统负荷预测方法研究

王鑫琪  李闯  焦晗  李焱飞  
【摘要】:准确的负荷预测对保持电网的稳定性和提高当地经济效益、节约成本有重大帮助。考虑到负荷数据带有时序性,以及智能电网的发展所带来的数据量的增大,建立了长短时记忆网络(LSTM)模型来对未来用电量进行短期负荷预测。针对Adam训练算法可能存在的收敛问题,对其进行了改进,并通过MATLAB软件对LSTM网络进行建模,通过与BP神经网络进行对比,结果表明,LSTM模型具有更高的精确度以及实用性。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 李萌;程浩忠;杨宗麟;韩新阳;杨镜非;;采用分形插值的典型日负荷曲线改进预测方法[J];电力系统及其自动化学报;2015年03期
2 王德文;孙志伟;;电力用户侧大数据分析与并行负荷预测[J];中国电机工程学报;2015年03期
3 陈鲤江;景程;吴姚鑫;郑水泉;;数学表达式的归一化方法研究[J];浙江工业大学学报;2012年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 程宇也;基于人工神经网络的短期电力负荷预测研究[D];浙江大学;2017年
2 刘文博;基于神经网络的短期负荷预测方法研究[D];浙江大学;2017年
3 朱振伟;气象因素对电网负荷特性影响的研究[D];浙江大学;2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 何容;夏海燕;彭永海;;电力用户侧海量数据处理分析技术研究[J];电气应用;2015年S2期
2 谢桂泉;张培东;;面向大数据的电力综合评价系统应用研究[J];大众用电;2015年S2期
3 江樱;王志强;戴波;;基于大数据的居民用电消费习惯研究与分析[J];电力信息与通信技术;2015年11期
4 苗新;张东霞;孙德栋;;在配电网中应用大数据的机遇与挑战[J];电网技术;2015年11期
5 李扬;王蓓蓓;李方兴;;灵活互动的智能用电展望与思考[J];电力系统自动化;2015年17期
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7 余平;黄炳炎;;核电站稳压器用16MND5板材国产化评定分析与研究[J];科技视界;2015年23期
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9 王继业;季知祥;史梦洁;黄复鹏;朱朝阳;张东霞;;智能配用电大数据需求分析与应用研究[J];中国电机工程学报;2015年08期
10 侯曰鹏;;基于灰色系统理论田庄煤矿工业广场建筑物变形数据分析[J];科技视界;2015年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴佳慧;基于VMD和改进型极限学习机的短期电力负荷预测[D];西安理工大学;2019年
2 高宇保;基于改进LS-SVR的微网短期负荷预测研究[D];沈阳工业大学;2019年
3 刘鑫;基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究[D];北京邮电大学;2019年
4 王春泽;基于消息监测对Actor系统分析监控的研究[D];北京邮电大学;2019年
5 李政男;计及可控负荷的微电网频率恢复与低频减载策略研究[D];山东大学;2019年
6 赵姝尧;结合关联分析与神经网络的试卷难度预测方法研究[D];西北农林科技大学;2019年
7 刘琳;基于Fisher信息和深度神经网络的短期负荷预测研究[D];江苏大学;2019年
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9 李易隆;微电网负荷预测及能量优化调度研究[D];天津理工大学;2019年
10 张磊;基于云计算的道路视频信息分析系统的研究[D];哈尔滨工程大学;2019年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 曹子健;林今;宋永华;;主动配电网中云计算资源的优化配置模型[J];中国电机工程学报;2014年19期
3 王保义;赵硕;张少敏;;基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J];电网技术;2014年02期
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5 宋亚奇;刘树仁;朱永利;王德文;李莉;;电力设备状态高速采样数据的云存储技术研究[J];电力自动化设备;2013年10期
6 张少敏;李晓强;王保义;;基于Hadoop的智能电网数据安全存储设计[J];电力系统保护与控制;2013年14期
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8 张素香;刘建明;赵丙镇;曹津平;;基于云计算的居民用电行为分析模型研究[J];电网技术;2013年06期
9 王德文;肖凯;肖磊;;基于Hive的电力设备状态信息数据仓库[J];电力系统保护与控制;2013年09期
10 宋亚奇;周国亮;朱永利;;智能电网大数据处理技术现状与挑战[J];电网技术;2013年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 陈先昌;基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[D];浙江工商大学;2014年
2 陈晨;基于WNN神经网络的短期负荷预测[D];西安理工大学;2010年
3 张涛;基于小波神经网络的电力系统负荷预测[D];哈尔滨理工大学;2009年
4 朱振伟;气象因素对电网负荷特性影响的研究[D];浙江大学;2008年
5 冯再勇;小波神经网络与BP网络的比较研究及应用[D];成都理工大学;2007年
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王鑫琪;李闯;焦晗;李焱飞;;基于长短时记忆网络的电力系统负荷预测方法研究[J];电工电气;2019年11期
2 何建中;;规划论在热电厂经济运行中的应用[J];节能;1987年04期
3 高中文;王宇;宋伟伟;;电力系统负荷模式日相关性模糊聚类分析方法[J];信息技术;2008年06期
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5 彭志炜,胡国根,韩祯祥;电力系统负荷电压稳定性研究──第2部分 实例分析[J];电力系统自动化;1997年08期
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8 谢会玲;鞠平;陈谦;宁艳;;广域电力系统负荷整体建模方法[J];电力系统自动化;2008年01期
9 方强华;高嵩;李欣然;朱湘有;徐鹏;;电力系统负荷特性数据实时采集系统的开发[J];计算机测量与控制;2009年11期
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中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 赵希人;沈艳;姜广宇;;基于改进的神经网络的电力系统负荷预报[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年
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3 周军;;浅谈电力系统负荷预测技术[A];华东六省一市电机(电力)工程学会输配电技术研讨会2006年年会论文集[C];2006年
4 李菊根;;[A];抽水蓄能电站工程建设文集2016[C];2016年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 记者王华楠;电力系统负荷建模研究获重大突破[N];中国技术市场报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 叶静;电力系统负荷建模的若干问题研究[D];华北电力大学;2012年
2 方仍存;电力系统负荷区间预测[D];华中科技大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵飞;基于分形理论的电力系统负荷短期预测研究[D];兰州交通大学;2010年
2 张忠华;电力系统负荷分类研究[D];天津大学;2007年
3 唐良艳;电力系统负荷特性分析与负荷预测研究[D];华南理工大学;2010年
4 崔艳青;电力系统负荷预报方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
5 陈海涛;基于多目标粒子群优化的电力系统负荷分配[D];辽宁工业大学;2017年
6 董继征;电力系统负荷预测方法研究及应用[D];湖南大学;2006年
7 潘金月;基于基因表达式编程的电力系统负荷建模[D];郑州大学;2014年
8 张会贤;电力系统负荷统计学特性的研究[D];华北电力大学(北京);2007年
9 朱丽娟;基于SVG的电力系统负荷可视化[D];浙江大学;2006年
10 刘晨歌;一种新的短期电力负荷预测方法[D];华北电力大学(北京);2010年
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