GRU神经网络短期电力负荷预测研究

摘要

随着智能电网的快速发展,针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题,提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法,方法首先对输入的历史数据,包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码,从而将输入数据进行压缩,然后利用多层GRU构建神经网络,从而预测电力负荷,实例结果表明,将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化,与其它常用模型进行比对,预测误差更小,精度更高.