Bakgrund: Med utvecklingen av smarta elnät har noggranna elbelastningsprognoser blivit allt viktigare eftersom det kan hjälpa kraftbolag med bättre laddningsplanering och minska överdriven elproduktion. Men att utveckla och välja exakta tidsseriemodeller är en utmanande uppgift eftersom detta kräver utbildning av flera olika modeller för att välja det bästa bland dem tillsammans med betydande funktionsteknik för att härleda informativa funktioner och hitta optimala tidsfördröjningar, en vanligt använda inmatningsfunktioner för tidsseriemodeller. Metoder: Vårt tillvägagångssätt använder maskininlärning och ett långsiktigt korttidsminne (LSTM)-baserat neuralt nätverk med olika konfigurationer för att konstruera prognosmodeller för kort till medellång sikt aggregatbelastningsprognoser. Forskningen löser ovan nämnda problem genom att träna flera linjära och icke-linjära maskininlärningsalgoritmer och välja det bästa som baslinje, välja de bästa funktionerna med hjälp av omslag och inbyggda funktionsvalsmetoder och slutligen använda genetisk algoritm (GA) för att hitta optimala tidsfördröjningar och antal lager för LSTM-modell prediktiv prestandaoptimering. Resultat: Med hjälp av Frankrikes elförbrukningsdata som fallstudie visar erhållna resultat att LSTM-baserad modell har visat hög noggrannhet än maskininlärningsmodell som är optimerad med hyperparameterinställning. Med hjälp av de bästa funktionerna, optimal fördröjning, lager och träning olika LSTM konfigurationer ytterligare förbättrad prognos noggrannhet. Slutsatser: En LSTM-modell med endast optimalt utvalda tidstaggade funktioner fångade alla egenskaper hos komplexa tidsserier och visade minskad genomsnittlig Absolut Error (MAE) och Root Mean Square Error (RMSE) för medellång till lång räckvidd prognostisering för ett större storstadsområde.
På samma sätt, Bouktif et al. REF använde en standard LSTM-modell, tillsammans med en genetisk algoritm, för prognostisering av den aggregerade belastningen på kort till medellång sikt.
Optimal Deep Learning LSTM Model for Electric Load Forecasting using Feature Selection and Genetic Algorithm: Comparison with Machine Learning Approaches †
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}