基于一维卷积神经网络的某网区月度负荷预测研究

• 作者: 林庆达 张珍 苏颜 侯剑 房加珂
• 来源期刊: 广西电力
• 关键词: 月最大负荷 负荷预测 CNN 人工智能
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 前沿技术研究与应用|Research and Application of Advanced technology
• 页码范围: 74-78,86
• 页数: 6页
• 分类号: TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8380.2021.02.013

摘要

对网区月度最大负荷预测是调控方式专业的常规工作,对涉及转供负荷的线路和设备进行有效的负荷预测也是实施停电计划工作的关键,本文通过搭建卷积神经网络,预测下一个月的每日最大负荷及月度最大负荷,通过人工智能算法优化停电计划编排,验证了该方法提高月度最大负荷预测准确度的可行性.