【摘 要】
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针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接处理类别型特征,对处理后的电力负荷数据建立LSTM负荷预测模型和CatBoost负荷预测模型;用方差倒数法确定加权系数,得到LSTM和CatBoost组合模型的预测值;最后使用实际负荷数据对算法有效性进行验证,预测结果表明采用LSTM和CatBoost组
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 730050;兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室 兰州 730050;兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心 兰州 730050;兰州理工
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针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接处理类别型特征,对处理后的电力负荷数据建立LSTM负荷预测模型和CatBoost负荷预测模型;用方差倒数法确定加权系数,得到LSTM和CatBoost组合模型的预测值;最后使用实际负荷数据对算法有效性进行验证,预测结果表明采用LSTM和CatBoost组合模型的方法在负荷预测精度上有显著的提高.
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