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电力负荷预测主要是探索电力负荷的变化规律及影响因素,并预测未来某一时刻的负荷值,是智能电网中的关键技术之一。准确的电力负荷预测可以为电力规划、电力调度、负荷控制和经济运行提供科学依据,对保证智能电网稳定可靠运行具有重要意义。当前电力负荷预测面临的关键问题是如何准确建模,表达电力负荷影响因素的特征,以提高预测精度。本文考虑到电力负荷数据的周期性和随机性特征,综合利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征表达能力和双向长短时记忆神经网络(Bidirecti