LSTM和蚁群算法在智能电厂调度中的应用

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万方数据
维普

中文摘要：本文研究了在智能电厂的调度中应用LSTM深度学习回归模型和蚁群算法的方法.首先介绍了智能电力调度系统框架,并提到了电力数据与煤耗的回归建模.在回归建模部分,比较了传统线性回归模型和LSTM深度学习回归模型的优缺点,并详细介绍了神经网络和LSTM的原理.其次介绍了基于蚁群算法的发电调度方法,描述了问题的具体情况,详细介绍了蚁群算法的原理.在试验分析部分,本文建立了回归模型,并进行了智能发电调度算法的实验.最后总结了研究成果并给出了结论.

作者：

王嘉琪、吴尔夫、马运保、周传杰

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作者单位：

国能长源汉川发电有限公司

关键词：

LSTM 蚁群算法智能电厂调度深度学习回归建模

出版年：

2024

电力设备管理

ISSN：

年,卷(期)：2024.(21)