预测已经成为电力系统规划的重要组成部分。随着电网规模不断扩大，设备不断增多，信息化程度不断提高，智能电网调度系统对负荷的采集频率和数据准确性的要求也不断提升，为负荷特性分析和负荷预测提供了高质量海量化基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿荷预测方法在非线性拟合方面的不足，本文引入了时下流行的开源机器学习平台对长短时记忆网络进行建模，分析了不同网络结构对实验结果的影响。结果表明，网络对非线性问题有着较强的拟合能力，在负荷预测方面有非线性问题有着较强的拟合能力，在负荷预测方面有着较高的准确度。基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿。文献中作者利用网络的优点提出了区域级负荷的深度长短时记忆网络预测方法。文献中作者则模不断扩大，设备不断增多，信息化程度不断提高，智能电网调度系统对负荷的采集频率和数据准确性的要求也不断提升，为负荷特性分析和负荷预测提供了高质量海量化的数据集，为负荷预测提供了数据基础。常见的负荷预测方法有趋势外推法，回归网络预测流程数据预处理将数据输入至神经网络之前需要进行数据预处理，主要包括两方面异常数据处理负荷数据在采集，传输，储存时均可能由于种种因素产生异常，为了提高预测的准确性，需要筛选并修正样本中的异常数据，并补足意外缺计研究浙江大学电力系统自动化，要使用工具搭建网络对电力系统短期负荷进行预测，结果表明网络对负荷预测有着较高的预测精度，达到了预期的效果。随着智能电网的发展，机器学习在海量数据分析上的优势逐渐凸显，未来将得到更大的发展基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿。本文主要在平台下对网络进行建模，并且对不同结构的网络模型的预测效果进行对比分析。基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿。价信息。经筛选处理为个数据点，其中训练集为占比为前，测试集占比为后，经标准化处理后输入网络。网络超参数的设定如表所示。实验结果如表所示。由表可见增加隐藏层数和增加每层节点个数均可降低训练损失，但是训练损失降低并不代，李松岭基于的循环神经网络短期电力负荷预测上海节能，马安安基于量测的电力系统动态状态和应用。参考文献林麒麟基于神经网络智能算法的电力系统短期负荷预测研究兰州理工大学，张宇帆，艾芊基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法电网技术，陆继翔，张琪培基于混合神经网络模型的短期负荷预测方法预测能力更强，由表可见该数据集对应網络的最佳结构在隐藏层，排列为附近。复杂模型的预测能力有可能比简单模型更弱，难以收敛，也就是机器学习中常见的过拟合问题，实践中可以通过添加正则化函数对过拟合现象进行抑制。结语本文主基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿为评价预测效果的依据。其中表示预测值，表示真实值。结果与分析网络以语言编写，基于，硬件配置为，内存。本文使用数据为澳大利亚地年至年，分钟次采样的负荷湿度温度数据以及当前时刻的电行对比分析。网络结构网络的基本单元中包含遗忘门输入门和输出门个部分，网络单元如图所示。遗忘门中输入与状态记忆单元中间输出共同决定状态记忆单元遗忘部分。输入门中的分别经过和的数据集，为负荷预测提供了数据基础。常见的负荷预测方法有趋势外推法，回归分析法，时间序列法，人工神经网络法等。网络预测流程数据预处理将数据输入至神经网络之前需要进行数据预处理，主要包括两方面异常数据处理负荷数据在采着较高的准确度。基于平台长短时记忆网络的短期负荷预测论文原稿。关键词短期负荷预测机器学习中图分类号文献标识码文章编号引言电力系统负荷预测理论起始于上个世纪年代，经过合卷积神经网络与网络的优势，提出了基于卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型。文献中作者将短期负荷预测与新能源结合起来，提出了个基于能源互联网的非线性模型，文献中提出使用人工神经网络对配电网负荷进行预测。针对传统负析法，时间序列法，人工神经网络法等。针对传统负荷预测方法在非线性拟合方面的不足，本文引入了时下流行的开源机器学习平台对长短时记忆网络进行建模，分析了不同网络结构对实验结果的影响。结果表明，网络对缺失的数据。关键词短期负荷预测机器学习中图分类号文献标识码文章编号引言电力系统负荷预测理论起始于上个世纪年代，经过近年的发展，电力系统负荷预测已经成为电力系统规划的重要组成部分。随着电网规