基于CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的電力負荷預測

打開文本圖片集

摘要：為了及時掌握電力負荷的變動信息，就需要對電力負荷進行準確預測。鑒于此，探究出一種CNN和LSTM的組合模型來預測一日到一周的電力短期負荷波動情況。CNN模型負責從輸入信息中提取特征，LSTM模型利用CNN模型的輸出信息進行負荷預測，最終得到預測結(jié)果。選取西班牙公開的電力數(shù)據(jù)為實驗數(shù)據(jù)，運用Python語言搭建預測模型，分別與CNN和LSTM單一模型進行對比，驗證了所提組合預測模型的可靠性，其在電力短期負荷預測領(lǐng)域應(yīng)用效果較好，可為供電部門電力規(guī)劃提供理論依據(jù)。（剩余5044字）