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基于神经网络下的负荷预测在电力系统中的应用

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对电力系统进行负荷预测不仅可以最大可能地减少电力的损耗,还能使电力系统领域更好的顺应国家"双碳"政策.基于此,探讨了神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)这三种方法在神经网络中的应用,同时探讨了电力系统负荷预测方法的未来发展.
Analysis of Load Forecasting in Power System Based on Neural Networks
Load forecasting of the power system can not only minimise power loss,but also enable the power system to better comply with the national"dual-carbon"policy.Based on this,this paper discusses the application of neural network(BP),convolutional neural network(CNN)and long short-term memory neural network(LSTM)in neural network,and at the same time discusses the future development of power system load forecasting methods.

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尹雪琴

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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125000

神经网络 电力系统负荷预测 人工神经网络(BP) 卷积神经网络

2024

现代工业经济和信息化

现代工业经济和信息化

影响因子:0.485
ISSN:
年,卷(期):2024.14(5)
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