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运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测
文献摘要：
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对负荷数据的影响,利用最小方差法兼顾负荷数据的时序性、日周期规律性和非线性三者之间的关系进行实验,实验结果表明该方法的预测效果更佳.
文献关键词：
短期负荷预测;相似日;横向、纵向预测;组合预测;最小方差
中图分类号：
作者姓名：
王瑞;闫方;逯静;杨文艺
作者机构：
河南理工大学计算机科学与技术学院,焦作 454000
文献出处：
引用格式：
[1]王瑞;闫方;逯静;杨文艺-.运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测)[J].电力系统及其自动化学报,2022(01):93-99
A类：
B类：
相似日,短期电力负荷预测,组合预测方法,气象因素,长短期记忆神经网络,横向预测,最小方差,方差法,采样点,负荷数据,时序性,短期负荷预测
AB值：
0.208901
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