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：clusteringanalysis  AlexNet  gatedrecurrentunit  loadprediction  
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
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引证文献
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2024-12-14 11:52 上传 基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法.pdf

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