【摘 要】
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随着经济发展,对城市用电量进行精确预测变得越来越重要。以泰州市为实验区,以泰州市2011—2016年的用电量为实验数据,使用Tensorflow为人工神经网络框架,采用了分段和多参数
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司,东南大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0901104);国网江苏省电力有限公司科技项目(J2017112)~~
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随着经济发展,对城市用电量进行精确预测变得越来越重要。以泰州市为实验区,以泰州市2011—2016年的用电量为实验数据,使用Tensorflow为人工神经网络框架,采用了分段和多参数2种方法提高预测电量的精度,分别是针对月份进行分段训练,将跨年和夏季用电高峰区分开来,同时,也加入经济和地理因素作为人工训练神经网络的参数,得到较好的精度结果:跨年月份为89.30%,夏季7、8月份为90.02%,其他月份为93.60%。实验证明,采用分段和多参数方法,能够切实提高用电量预测的精度,具有较好的实用性。
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