基于时间序列模型的校园宿舍用电量分析

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中文摘要：我国高校作为电能的主要耗用者之一,存在大量使用大功率设备、学生节电意识差等问题.对高校用电量进行预测可以为高校配电网的配电计划工作提供数据参考,达到调节电量输送、节约能源的目的.鉴于此,对厦门大学漳州校区58幢宿舍楼进行随机抽样调查,并对搜集的数据基于ARMA和LSTM方法建立时间序列预测模型,预测校园宿舍未来用电量,以实现提前预警,提高大学生节电意识.实验证明,模型能够在大多数数据集上取得良好的性能表现.

作者：

楼启航、郭依婷、戴渝杰、马宇凡

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作者单位：

厦门大学嘉庚学院,福建漳州363105

关键词：

电力校园宿舍时间序列神经网络

基金：

厦门大学嘉庚学院大学生创新创业训练计划

项目编号：

202213469296

出版年：

2022

DOI：

10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.22.006

机电信息

江苏《机电信息》杂志社有限公司

机电信息

影响因子：0.453

ISSN：1671-0797

年,卷(期)：2022.(22)

参考文献量4