【摘 要】
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负荷预测目前已成为保障电力系统用电安全的重要基础工作,在我国市场经济制度持续完善过程中,能源产业也逐渐发展为以市场为导向,这就要求负荷预测要更加可靠、实时与准确.保
【机 构】
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昆明理工大学民航与航空学院;云南电网有限责任公司计量中心;昆明智渊测控科技有限公司
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负荷预测目前已成为保障电力系统用电安全的重要基础工作,在我国市场经济制度持续完善过程中,能源产业也逐渐发展为以市场为导向,这就要求负荷预测要更加可靠、实时与准确.保证负荷预测的准确性,能为电力销售计划的制定奠定坚实基础并提供可靠依据,确保电网运行更加安全与经济.在智能电网时代下,电力用户侧涉及到海量数据,且用户数据具有一定随机性,以往所用负荷预测方法无法满足新时期提出的负荷预测要求.为此,本文分析一种基于LSTM神经网络的短期用电负荷预测方法,以更高效、准确的挖掘大量数据当中有价值的信息,经实例证明,此方法具有更高适用性和准确性.
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