典型文献
基于ARIMA-LSTM模型的综合能源系统负荷与风光资源预测
文献摘要：
在能源互联网快速发展的背景下,研究分析了综合能源系统的多元负荷预测模型及理论方法.针对传统ARIMA(Autoregressive Moving Average Model,ARMA)模型仅能处理线性关系的问题,将ARIMA模型与LSTM(Long-Short Term Memory,LSTM)网络模型结合,提出并建立了ARIMA-LSTM模型.该模型不仅兼容冷、热、气、电等多元负荷的预测,并且可以用于风速、辐射照度等数据的预测,有较好的适应性和预测精度.
文献关键词：
综合能源系统;负荷预测;构建模型;误差分析
中图分类号：
作者姓名：
王鑫;李安桂;李扬;卜令晨;彭怀午;牛东圣;许晨琛;韩欧
作者机构：
西安建筑科技大学 建筑设备科学与工程学院,陕西 西安,710055;太阳能利用工程技术研究所,中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司,陕西 西安,710065
文献出处：
引用格式：
[1]王鑫;李安桂;李扬;卜令晨;彭怀午;牛东圣;许晨琛;韩欧-.基于ARIMA-LSTM模型的综合能源系统负荷与风光资源预测)[J].西安建筑科技大学学报（自然科学版）,2022(05):762-769
A类：
B类：
ARIMA,综合能源系统,系统负荷,风光资源,资源预测,能源互联网,多元负荷预测,负荷预测模型,理论方法,Autoregressive,Moving,Average,Model,ARMA,能处,Long,Short,Term,Memory,辐射照度,构建模型,误差分析
AB值：
0.437576
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