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边缘计算和深度学习的智能电网短期负荷预测研究
文献摘要：
本研究以深度学习和边缘计算为基础,详细阐述了电力系统负荷预测的方法,并在此基础上分别建立了基于深度学习理论的电力短期负荷预测模型和基于边缘计算电力负荷预测模型,然后基于MATLAB平台分别对两种模型所选取的数据集进行仿真分析,并以N市某充电站为例,分析对比了两种模型对充电站电力负荷预测的准确性.研究结果表明,深度学习模型输出值与真实值相差较小,相关系数为0.998 99,所建立的深度学习模型在数据特征挖掘和分类方面有绝对优势.
文献关键词：
智能电网;短期负荷预测;深度学习;边缘计算
中图分类号：
作者姓名：
张雄宝;江雄烽;阮诗迪;谢虎
作者机构：
广西电网电力调度控制中心,南宁530013;南方电网数字电网研究院有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]张雄宝;江雄烽;阮诗迪;谢虎-.边缘计算和深度学习的智能电网短期负荷预测研究)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(04):6-10
A类：
B类：
边缘计算,智能电网,电网短期负荷预测,预测研究,电力系统,系统负荷,深度学习理论,负荷预测模型,电力负荷预测,充电站,分析对比,深度学习模型,模型输出,真实值,数据特征,特征挖掘,绝对优势
AB值：
0.270667
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