基于LSTM算法的变电站电力设备温度预测方法
作者机构：国网江苏省电力有限公司连云港市赣榆区供电分公司江苏省连云港市222100
出 版 物：《家电维修》 (Appliance Repairing)
年 卷 期：2024年第4期
页 面：55-57页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
摘 要：随着智能电网技术的广泛应用,电力系统运行管理和监测技术也面临着巨大挑战,设备温度预测是确保电网稳定运行的关键因素,传统监测方法因其固有局限性已无法有效应对日益复杂和动态的数据,因此亟需新的技术和方法。本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的温度预测方法,该方法专注于提升时间序列数据的处理能力,从而提高温度预测的准确性和效率,研究工作涵盖数据采集、预处理,以及LSTM模型的构建与优化。实验结果显示,该方法在变电站电力设备的温度预测准确性很,为电力系统稳定运行提供了有效的技术支持,展现了显著的实用价值。
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