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關(guān)鍵詞：短期負荷預(yù)測 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短時記憶網(wǎng)絡(luò) adam算法 

摘要：準確的負荷預(yù)測對保持電網(wǎng)的穩(wěn)定性和提高當?shù)亟?jīng)濟效益、節(jié)約成本有重大幫助。考慮到負荷數(shù)據(jù)帶有時序性,以及智能電網(wǎng)的發(fā)展所帶來的數(shù)據(jù)量的增大,建立了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模型來對未來用電量進行短期負荷預(yù)測。針對Adam訓(xùn)練算法可能存在的收斂問題,對其進行了改進,并通過MATLAB軟件對LSTM網(wǎng)絡(luò)進行建模,通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比,結(jié)果表明,LSTM模型具有更高的精確度以及實用性。

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