Sammanfattning av denna webbsida: Exakta belastningsprognoser är en viktig fråga för en tillförlitlig och effektiv drift av ett kraftsystem. Denna studie presenterar en hybridalgoritm som kombinerar liknande dagar (SD) val, empirisk läge nedbrytning (EMD), och lång korttidsminne (LSTM) neurala nätverk för att konstruera en förutsägelse modell (dvs SD-EMD-LSTM) för kortsiktiga belastningsprognoser. Den extrema gradienten öka-baserade viktade k-medel algoritmen används för att utvärdera likheten mellan prognostisering och historiska dagar. EMD-metoden används för att bryta ned SD-belastningen till flera inbyggda lägesfunktioner (IMF) och rester. Separata LSTM neurala nätverk användes också för att förutsäga varje IMF och rest. Slutligen rekonstruerades prognosvärdena från varje LSTM-modell. Numerisk provning visar att SD-EMD-LSTM-metoden exakt kan förutse den elektriska belastningen.
I ett senare arbete, Zheng et al. REF utvecklade en hybridalgoritm som kombinerar liknande dagar urval, empirisk läge nedbrytning, och lång korttidsminne neurala nätverk för att konstruera en förutsägelse modell för kortsiktiga belastningsprognoser.
Short-Term Load Forecasting Using EMD-LSTM Neural Networks with a Xgboost Algorithm for Feature Importance Evaluation
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}