区域综合能源系统短期电力负荷预测

摘要

为提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)混合预测模型.利用2017年安徽省小时级电力负荷数据进行算例分析表明,CNN-LSTM混合预测模型的预测精度能够达到99.99%,均方根误差值为0.04%,显著优于单一模型和其他组合预测模型.因此,CNN-LSTM混合预测模型在区域综合能源系统中具有良好的应用价值.

关键词

短期电力负荷 / 综合能源系统 / CNN-LSTM混合预测模型 / CNN预测模型 / LSTM预测模型