基于LSTM深度学习算法的母线电压预测研究

• 作者: 金瑜孚 沈晓华 金子木 王轶昕 刘嘉雯
• 来源期刊: 电工技术
• 关键词: 母线电压 电力系统 LSTM神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与传感技术|Artificial Intelligence and Sensing Technology
• 页码范围: 49-50,53
• 页数: 3页
• 分类号: TM930
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.10.015

摘要

为了保障电网的稳定运行,就需要维持区域变电站母线电压稳定,而维护变电站母线电压稳定的前提是能够对母线电压波动趋势进行预测.针对该问题,提出基于LSTM神经网络,构建变电站母线电压预测模型,使用变电站母线电压历史数据对未来一段时间内的母线电压进行预测.仿真结果表明,所提模型能够较好地预测母线电压值.