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王帆, 邢志坤, 陈振华, 等. 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测[J]. 河北电力技术, 2025,44(3):11-15.
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.
王帆, 邢志坤, 陈振华, 等. 基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测[J]. 河北电力技术, 2025,44(3):11-15. DOI: 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.007.
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.
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。
董彦军,王晓甜,马红明,王立斌,李梦宇,岳凡丁,袁欢.基于随机森林与长短期记忆网络的电力负荷预测方法[J].全球能源互联网,2022(02).
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