【摘 要】
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在电网负荷预测方面,LSTM模型有较好的预测精度。但模型参数需要手动设置,网络训练时间长。提出一种改进粒子群算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的预测模型(IPSO-LSTM)。利用IPSO对LSTM网络的神经元数,学习率等参数进行优化,自动寻找合适参数,提高预测精度和收敛速度。以某地电力公司的历史负荷数据作为输入数据,迭代训练网络。对比IPSO-LSTM模型和由经验公式所得的LST
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院,国网上海电力公司崇明供电公司
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在电网负荷预测方面,LSTM模型有较好的预测精度。但模型参数需要手动设置,网络训练时间长。提出一种改进粒子群算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的预测模型(IPSO-LSTM)。利用IPSO对LSTM网络的神经元数,学习率等参数进行优化,自动寻找合适参数,提高预测精度和收敛速度。以某地电力公司的历史负荷数据作为输入数据,迭代训练网络。对比IPSO-LSTM模型和由经验公式所得的LSTM模型的预测结果,发现新模型的MAPE比LSTM网络降低了0.8%,最大相对误差比LSTM网络降低了4%
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