改进神经网络下的电力负荷短期预测方法
Short-Term Forecasting Method for Power Load Under Improved Neural Networks作者机构：贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550001
出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)
年 卷 期：2024年第65卷第14期
页 面：178-179,182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：随着我国电力供给压力的逐步增大,电力负荷短期预测工作变得尤为重要。其不仅可为电力调度工作提供一定参考,还能正确指导电价拟定。基于此,以神经网络的特点为切入点,分析改进神经网络下的电力负荷短期预测方法,并对RNN、LSTM、GRU进行实验对比分析,旨在证明通过改进神经网络,可有效提高电力负荷短期预测精度,为电力部门决策提供一定参考。
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