【摘 要】
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为了提高短期负荷预测模型的精度，提出了一种基于门控循环单元（Gated recurrent unit,GRU）神经网络的Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial network,WGAN）短期负荷预测模型。将Wasserstein距离作为生成对抗网络（Generative adversarial network,GAN）的损失函数，与
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52077108）；
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为了提高短期负荷预测模型的精度，提出了一种基于门控循环单元（Gated recurrent unit,GRU）神经网络的Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial network,WGAN）短期负荷预测模型。将Wasserstein距离作为生成对抗网络（Generative adversarial network,GAN）的损失函数，与传统GAN相比，可以解决其训练过程中存在的梯度消失、模式崩溃等问题。同时，其生成器和判别器模型采用GRU神经网络，用以解决循环神经网络中存在的梯度问题。通过与GRU神经网络模型、传统GAN模型、采用KL散度作为损失函数且生成器和判别器采用GRU的GAN模型进行对比试验，证明了所提出的新模型具有更好的预测精度和稳定性。
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