【摘 要】
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随着电力企业改革的不断加深,如何有效地控制运营成本成为每个电力企业都急需解决的问题。而电力负荷预测不仅能够保证电网的安全运行,还是决定电网经济运行的关键因素。因此,如何提高电力负荷预测的精准度是现如今电力企业急需解决的一个难点。本文调研了电力负荷预测方法的发展历程,研究了短期负荷预测的多种方法。收集和整理了历史电力负荷及相关影响因素的数据,并对其做了插补、去噪和归一化处理。随后分别建立了基于BP、
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随着电力企业改革的不断加深,如何有效地控制运营成本成为每个电力企业都急需解决的问题。而电力负荷预测不仅能够保证电网的安全运行,还是决定电网经济运行的关键因素。因此,如何提高电力负荷预测的精准度是现如今电力企业急需解决的一个难点。本文调研了电力负荷预测方法的发展历程,研究了短期负荷预测的多种方法。收集和整理了历史电力负荷及相关影响因素的数据,并对其做了插补、去噪和归一化处理。随后分别建立了基于BP、RNN、LSTM三种神经网络的电力负荷预测模型,利用实验对上述模型在预测效果、运行速度、实用性等方面进行对比后,确定使用深度学习中的LSTM神经网络进行电力负荷预测。本文利用Sphere、Ristrigin、Griewank三种测试函数验证了量子粒子群算法QPSO（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization）的优越性,然后通过运用量子粒子群算法对LSTM神经网络模型的参数进行优化。最后以实际数据为例利用MATLAB仿真平台,分别对RNN、LSTM、PSO-LSTM、QPSO-LSTM四种模型进行了负荷预测试验,结果中表明QPSO-LSTM算法的误差最小,拟合效果最贴近真实数据。
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