基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测

王帆; 邢志坤; 陈振华; 姜波

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.007

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基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测

更新时间：2025-11-17

- 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测
- Vol. 44, Issue 3, Pages: 11-15(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
  2. 上海电力设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.007
  CLC： TK01;TP18;TM715
- Published：2025
- 稿件说明：
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王帆, 邢志坤, 陈振华, et al. 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测[J]. 2025, 44(3): 11-15.
DOI：

王帆, 邢志坤, 陈振华, et al. 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测[J]. 2025, 44(3): 11-15. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.007.

摘要

为保证综合能源系统的高效运行，提出了基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法。首先，使用皮尔逊系数对系统中3种负荷之间的相关性进行分析；然后，使用LSTM-GRU模型来改进RNN的隐层，GRU和LSTM采用门结构代替传统RNN结构中的隐藏单元，可以选择性地记忆重要信息，进而高效学习历史负荷参数信息，通过对以往负荷参数数据进行有效的学习并利用，使所得出的预测结果更具备真实性与可靠性。最后，实际算例的分析结果表明，所提算法精度较高，对负荷预测更加具备实际意义。

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关键词

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