针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易受输入变量的影响等问题,提出了一种将离散Fréchet距离与LS-SVM相结合的短期负荷预测方法。分析总结了East-Slovakia Power Distribution Company提供的历年负荷数据,结合该...针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易受输入变量的影响等问题,提出了一种将离散Fréchet距离与LS-SVM相结合的短期负荷预测方法。分析总结了East-Slovakia Power Distribution Company提供的历年负荷数据,结合该地区的用电规律,通过引入离散Fréchet距离,建立离散曲线相似性的数学模型,选取出与基准曲线形状相似的相似日,利用相似日负荷数据对LS-SVM预测模型进行训练。经过仿真验证,并与标准LS-SVM模型得到的结果对比,所提预测方法明显提高了预测精度。展开更多
为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directiona...为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。展开更多
文摘针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易受输入变量的影响等问题,提出了一种将离散Fréchet距离与LS-SVM相结合的短期负荷预测方法。分析总结了East-Slovakia Power Distribution Company提供的历年负荷数据,结合该地区的用电规律,通过引入离散Fréchet距离,建立离散曲线相似性的数学模型,选取出与基准曲线形状相似的相似日,利用相似日负荷数据对LS-SVM预测模型进行训练。经过仿真验证,并与标准LS-SVM模型得到的结果对比,所提预测方法明显提高了预测精度。
文摘为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。
