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摘要:
在电力市场改革与智能电网建设的大背景下,电力将逐渐回归商品属性,电价也将实时波动,并对负荷产生影响.通过分析得出电价与负荷具有相关性,因此在预测模型中考虑了实时电价的影响,并对考虑实时电价的负荷预测模型与价格型需求侧响应之间的关系进行了讨论.针对前馈型神经网络不能处理序列间关联信息与传统循环神经网络无法记忆久远关键信息的缺陷,提出了基于长短期记忆循环神经网络的负荷预测模型,使用自适应矩估计算法进行深度学习.最后通过美国某地区的实际负荷和电价数据,验证了所提模型具有更高的预测精度.
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文献信息
篇名 基于长短期记忆的实时电价条件下 智能电网短期负荷预测
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 负荷预测 长短期记忆 实时电价 需求侧响应 深度学习
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 4045-4052
页数 8页 分类号 TM715
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0433
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研究主题发展历程
节点文献
负荷预测
长短期记忆
实时电价
需求侧响应
深度学习
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
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