基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法
文档名：基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法
摘要：负荷预测作为电力系统规划的重要环节,对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用.本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法.通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型;然后根据聚类结果,建立基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测模型,并与传统的负荷预测方法进行对比.对某地区2013年的负荷进行预测结果表明,本文所提方法可以有效提高预测精度.
作者：朱海南 李丰硕 孙华忠 兰栋 吴俊勇 Author：ZHUHainan LIFengshuo SUNHuazhong LANDong WUJunyong
作者单位：国网山东省电力公司潍坊供电公司,山东潍坊261021北京交通大学电气工程学院,北京100044
刊名：电力电容器与无功补偿
Journal：PowerCapacitor&ReactivePowerCompensation
年，卷(期)：2023, 44(4)
分类号：
关键词：聚类AlexNet门控循环单元负荷预测
Keywords：clusteringanalysisAlexNetgatedrecurrentunitloadprediction
机标分类号：
在线出版日期：2023年9月5日
基金项目：国网山东省电力公司科技项目基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法[
期刊论文]电力电容器与无功补偿--2023, 44(4)朱海南李丰硕孙华忠兰栋吴俊勇负荷预测作为电力系统规划的重要环节,对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用.本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法.通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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