荔枝科研社
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基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）

         

目录

1 概述

2长短期记忆网络

3 参考文献

‍4 运行结果

‍5 Python代码实现

欢迎来到本博客❤️❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

1 概述

    电力系统的稳定运行要求发电量和负荷的需求量实现供需动态平衡，但电力负荷的非线性特征明显且波动随机性较强，影响电力负荷消耗的因素多元，特别是气象因素对负荷的影响。相关研究表明，用电负荷预测的误差每增加 1%，电力系统每年的运行成本将增加数千万元 [1]。因此需要探究电力负荷的变化规律，提高电力负荷的预测精度是目前迫切需要解决的问题。

2长短期记忆网络

   LSTM神经网络可有效避免传统网络中梯度消失与梯度爆炸的问题。LSTM通过额外增加记忆单元，能够记忆过去的信息，进行长时间存储。LSTM 的泛化能力强，对较大和较小数据集都具有良好的学习能力，在处理非线性问题时优势明显""。LSTM基本单元结构如图1所示。

基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）_第1张图片

基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）_第2张图片

基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）_第3张图片

3 参考文献

[1]吴定安,钟建伟,王新磊,向家国,曾凡伟,胡凯,陈晨.主成分分析和长短期记忆网络的电力负荷预测[J].物联网技术,2021,11(08):47-51.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2021.08.015.

[1]王季,李润清,刘屾,曹万水,王昊,陈勇.基于改进长短期记忆网络的短期负荷预测[J].电气自动化,2022,44(04):61-63.

‍4 运行结果

基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）_第4张图片

基于长短期记忆网络的电力负荷预测（Python代码实现）_第5张图片

‍5 Python代码实现

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