基于深度学习的并行负荷预测方法

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针对传统电力负荷预测算法存在模型训练速度慢、预测效果差等问题,提出基于深度学习的并行负荷预测方法。该方法基于MapReduce并行计算框架,结合深度信念网络模型,以历史负荷信息与天气信息为样本数据进行并行化训练,并通过训练模型预测负荷值。经实验验证,本文的预测方法预测的电力负荷值与实际值的平均均方根误差为2.86%,预测精度高于传统方法,且有效减少了训练与预测时间,能适应大规模电力数据的预测要求。
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