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一种基于长短期神经网络的配电网电压预测方法

李斌、何海、郑乔、刘冠男、许国虎、闫志强、杜明亮、董辉、李政平、王诺笛、杜洋、徐粤洋、郭东波、刘闯、孙麒程
国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司

摘要

本发明公开了一种基于长短期神经网络的配电网电压预测方法,包括获取配电网电压数据集;对配电网电压数据集进行划分,得到训练集、验证集和测试集;采用训练集训练长短期神经网络,验证集对长短期神经网络模型结果进行检验;采用贝叶斯优化算法对验证集进行优化,保存训练好的长短期神经网络模型;输入测试集验证长短期神经网络测试集;采用贝叶斯优化算法对测试集进行优化,输出配电网电压预测模型,对配电网电压进行预测得到电压预测图等步骤,可精确的预测配电网电压,通过LSTM对于时间序列数据能够更好地捕捉到序列中的长期依赖关系,能够更全面地理解序列之间的关系,从而提高模型的性能。

暂无引用专利