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基于CNN-LSTM網絡的短期電力負荷預測

來源：電工電氣發布時間：2022-09-26 16:26 瀏覽次數：690

基于CNN-LSTM網絡的短期電力負荷預測

簡定輝，李萍，黃宇航，梁志洋

(寧夏大學物理與電子電氣工程學院，寧夏銀川 750021)

摘要：傳統的神經網絡在時間相關性較強的負荷預測中精度不高。為了有效提高短期電力負荷預測精度，提出了一種基于卷積神經網絡 CNN 和長短時記憶網絡 LSTM 相結合的負荷預測方法。采集 5 維負荷特征數據，以 CNN 卷積層和池化層作為特征提取單元，提取數據空間耦合交互特征；將重構數據輸入到 LSTM 網絡挖掘負荷時序特征，采用 Dropout 技術增加模型泛化能力；利用適應性矩估計 (Adam) 優化器訓練模型；將測試數據輸入訓練后的神經網絡模型，預測未來 1h 和 12h 電負荷。實驗結果表明，該負荷預測模型收斂速度和預測精度均優于改進的 BP 神經網絡、LSTM 等預測模型，其 1h 負荷預測精度達到98.66%，12h 負荷預測精度達到96.81%，提高了短期電力負荷預測精度。

關鍵詞： 長短時記憶網絡；短期負荷預測；Dropout 技術；卷積神經網絡；適應性矩估計

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2022)09-0001-06

Short-Term Power Load Forecasting Based on CNN-LSTM

JIAN Ding-hui, LI Ping, HUANG Yu-hang, LIANG Zhi-yang

（School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China）

Abstract: The traditional neural network has low accuracy in load forecasting with strong time dependence. This paper provided a load prediction method based on the convolutional neural network (CNN) and the long short-term memory network (LSTM) to improve the accuracy of short-term power load.Moreover, it collected 5-dimensional load characteristic data and extracted spatial coupling interaction features of data by using CNN convolution layer and pooling layers feature extraction units.In addition, it inputted the reconstructed data into the LSTM network to mine the load timing characteristics and used dropout technology to increase the model generalization ability. Besides, it used an adaptive moment estimation (Adam) optimizer to train the model. It entered the test data into the trained neural network model to predict the electric load in the next 1 h and 12 h. The experimental results show that the proposed model is better than the improved neural network forecasting models,such as improved BP neural network and LSTM, from the convergence speed and forecasting accuracy perspective. The prediction accuracy of 1 h load forecasting is 98.66%, and the 12 h load forecasting accuracy is 96.81%, which improves the accuracy of short-term power load forecasting.

Key words: long short-term memory network; short-term load forecasting; Dropout technology; convolutional neural network; adaptive moment estimation

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