Advertisement

LSTM网络在深度学习框架下，应用于短期电力负荷预测。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
精确的电力负荷预测对于维持电力系统的可靠运行至关重要，它不仅能够有效减少用户的用电支出，还能显著提升供电的整体质量。为了应对短期电力负荷预测中固有的时序数据相关性挑战，我们采用了张量流深度学习框架，构建了一个长短期记忆（LSTM）神经网络模型，并将其应用于对电力负荷的时序数据进行回归分析和预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习框架的LSTM网络在短期电力负荷预测中的应用
    优质
    本研究探讨了利用深度学习框架下的长短期记忆（LSTM）神经网络进行短期电力负荷预测的应用。通过分析历史用电数据，模型能够准确捕捉负载变化趋势，有效提升预测精度，为电网调度与管理提供有力支持。 准确的电力负荷预测有助于确保电力供应稳定、降低用电成本并提升供电质量。在进行短期电力负荷预测时，考虑到时间序列数据的时间相关性，我们使用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型来进行回归预测。
     
  • 基于LSTM深度学习网络的短期电力负荷预测方法
    优质
    本研究提出了一种利用长短期记忆(LSTM)神经网络进行短期电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度和稳定性。通过分析历史数据，模型能有效捕捉时间序列特征，为电网调度提供科学依据。 本段落基于深度学习理论，利用LSTM网络对电力负荷进行了预测，并具有较高的应用价值。
     
  • 基于LSTM深度学习网络的短期电力负荷预测方法
    优质
    本文提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的短期电力负荷预测模型，以提高预测精度和可靠性。通过有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，该模型能够准确捕捉历史负荷数据的变化趋势与模式，从而为电网调度提供有力支持。 文章基于深度学习理论，利用LSTM网络对电力负荷进行了预测，具有较高的应用价值。
     
  • 基于BP神经网络的短期电力负荷预测
    优质
    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型，旨在提高短期电力负荷预测精度，为电网调度提供有效依据。 基于MATLAB编程实现电力负荷预测的BP神经网络代码完整、数据齐全，并包含详细注释，便于扩展和改进。
     
  • 基于小波神经网络的短期电力负荷预测
    优质
    本研究探讨了利用小波神经网络进行短期电力负荷预测的方法，通过结合小波变换与人工神经网络的优势，提高了预测模型的精度和稳定性。 小波神经网络用于短期电力负荷预测。
     
  • 关于Elman神经网络在电力负荷预测中的应用研究_Elman_电力负荷预测_matlab
    优质
    本文探讨了利用Elman神经网络进行电力负荷预测的应用，并通过Matlab软件进行了模型实现与验证，旨在提高预测精度和实用性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究_Elman_电力负荷预测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 关于BP神经网络的短期电力负荷预测研究
    优质
    本研究探讨了利用BP（Back Propagation）神经网络进行短期电力负荷预测的方法与效果，通过优化算法提高预测精度，并分析其在实际应用中的可行性。 本段落探讨了基于BP神经网络的短期电力负荷预测研究。鉴于电力负荷预测在电力系统中的重要性，文章首先阐述了该预测对电力系统的意义，并概述了电力负荷预测的基本原理和步骤。
     
  • 基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测
    优质
    本研究采用BP神经网络模型进行电力系统的短期负荷预测，通过优化算法调整权重，提高预测精度，为电网调度提供决策支持。 使用BP神经网络进行电力系统的短期负荷预测。
     
  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
    优质
    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。
     
  • 短期电力负荷预测数据集
    优质
    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息，涵盖历史用电量、天气条件等变量，旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）提供用于研究和分析的资料。