一种配电网负荷长短期记忆神经网络预测方法

    公开(公告)号:CN109948845A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910197906.X

    申请日:2019-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种配电网负荷长短期记忆神经网络预测方法,要解决的是现有配电网负荷预测与光伏出力预测的分析过程复杂,且容易受相关性与冗余性影响的问题。本发明的具体步骤如下:步骤一,采用LSTM分别构建配电网负荷与光伏出力预测模型;步骤二,采用LSTM自动提取历史关联性数据,得到配电网负荷的预测值和光伏出力的预测值;步骤三,将配电网负荷的预测值减去光伏出力的预测值,得到配电网净负荷的预测值。本发明的方法在无需开展特征工程前提下,在不同季节、气象条件下,预测效果普遍优于基于SVR的净负荷预测方法,具有良好的预测精度;本发明的方法可有效满足配电网调度需要,具有良好的实用价值。

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