【摘 要】
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随着电力系统中分布式能源及可调控柔性负荷等的增多,电力系统负荷的随机性增强,且电力系统智能化发展,使得可获得数据急剧增长。为充分利用历史负荷数据,提高超短期负荷的预
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然基金-国家电网联合基金(U1766207).
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随着电力系统中分布式能源及可调控柔性负荷等的增多,电力系统负荷的随机性增强,且电力系统智能化发展,使得可获得数据急剧增长。为充分利用历史负荷数据,提高超短期负荷的预测精度,提出一种基于attention机制的LSTM超短期负荷预测方法。首先,通过分析负荷数据的自相关性,选取预测点前168h的负荷数据作为网络输入,并针对坏数据进行辨识修正,随后通过Adam算法实现网络训练。最后,通过与标准BP神经网络的预测结果的MAPE指标进行对比,验证了所提方法的可行性及效果。
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