【摘 要】
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针对现有电力数据利用不全面、负荷预测精度不理想等问题,文中提出了一种结合遗传算法(GA)和长短期记忆网络(LSTM)的电力数据分析方法。采用GA算法优化LSTM网络、选择最佳窗
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目(5400-202018421A-0-0-00)。
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针对现有电力数据利用不全面、负荷预测精度不理想等问题,文中提出了一种结合遗传算法(GA)和长短期记忆网络(LSTM)的电力数据分析方法。采用GA算法优化LSTM网络、选择最佳窗口大小及神经元数目等结构因素。利用优化后的LSTM网络进行电力数据分析,实现负荷可靠预测。基于Python仿真平台,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)为评价指标对所提方法进行实验论证。结果表明,所提方法能够实现3类用户的分类并准确预测电力负荷,其MAE与RMSE值分别为88.32和120.01,均优于其他对比方法。
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