基于传统CNNLSTM模型和PGAN模型的用电量预测对比研究

文档名：基于传统CNNLSTM模型和PGAN模型的用电量预测对比研究
摘要：为保证新一代智能电网能够根据实时的用电量情况动态调节区域内电能分配及调度,需要实现高效且精准的用电量预测.传统电网中用电量预测方法是通过人工统计或者对历史同期用电量分析,粗略的计算出可能产生的用电量,不但消耗大量的人力物力,且无法满足智能电网背景下的用电量精准预测.现在采用差分整合移动平均自回归预测模型,长短时记忆网络预测模型和生成对抗网络预测模型等方法对用电量预测问题进行了研究,以取代传统的用电量预测方法.结果表明,智能算法可以最大程度上提高用电量预测的准确性,但要实现短时高效预测,还需在智能电网系统中对智能算法合理使用.

作者：陈露东  卢嗣斌  徐常Author：ChenLudong  LuSibin  XuChang
作者单位：贵州电网有限责任公司电网规划研究中心配网规划室,贵阳550003
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(10)
分类号：TM73
关键词：智能电网  用电量预测  自回归  卷积神经网络  长短时记忆网络  生成对抗网络  
Keywords：smartgrid  powerconsumptionprediction  autoregression  convolutionneuralnetwork  longshort-termmem-orynetwork  generativeadversarialnetwork  
机标分类号：TP391.1TP183U491.14
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：国家重点研发计划，贵州电网有限责任公司电力规划专题研究项目基于传统CNN-LSTM模型和PGAN模型的用电量预测对比研究[
期刊论文]  电测与仪表--2023, 60(10)陈露东  卢嗣斌  徐常为保证新一代智能电网能够根据实时的用电量情况动态调节区域内电能分配及调度,需要实现高效且精准的用电量预测.传统电网中用电量预测方法是通过人工统计或者对历史同期用电量分析,粗略的计算出可能产生的用电量,不但消...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 12:14 上传 基于传统CNNLSTM模型和PGAN模型的用电量预测对比研究.pdf

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