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电力工业
考虑分时段负荷行为的短期负荷预测方法
随着电力大数据时代的到来,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求,准确的电力负荷预测对电力系统安全稳定运行,降低成本开销具有重要意义。针对短期电力负荷在不同时间段下呈现不同的负荷运行规律的特点,在日范围内计算不同的时间段的负荷行为相似度。在考虑天气维度和时间维度的基础上,增加考虑行为维度,将不同时间段的行为相似度因素引入长短时记忆网络模型,根据历史负荷数据对未来的负荷数据进行预测。通过实验仿真证明,考虑不同时间段的负荷行为特点可以有效提高负荷预测的准确度。
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电力需求侧管理
2021年01期
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