基于改进长短时记忆网络的短期负荷预测方法

摘要

cqvip:本文针对电网短期负荷预测的时序性和非线性特点,提出一种基于改进长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的短期负荷预测方法。在PyCharm平台上对以天为分辨率的电力数据进行数据预处理,建立LSTM模型,使用了Adam优化器并设置了学习率自动调整方法。仿真结果表明所提方法能够获得较好的预测效果,具有较好的非线性拟合能力。