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摘要
电力市场环境下短期负荷预测是电力系统发电调度计划的重要基础,负荷预测的准确性对电力系统安全经济运行具有重要意义。为考虑相关因素对短期负荷的影响,提高短期负荷预测的准确率,在历史负荷数据的基础上,引入天气、节假日等相关因素信息,构造长短时记忆(LSTM)网络模型对日前96点负荷进行预测。利用广东某市的2011-2015年的历史实际负荷数据作为训练数据,2016年的数据作为测试数据进行模拟预测,并与传统人工神经网络方法和单纯考虑历史数据的LSTM网络模型的结果作比较。预测结果表明,考虑相关因素的影响后,基于LSTM网络的全年短期负荷预测准确率达到97.6%,节假日的平均预测准确率达到95.8%,能够有效提高短期负荷预测的准确率。
- 出版日期2019
- 单位广东电网有限责任公司; 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
