基于LSTM和RNN的负荷预测方法研究.docxVIP

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2025-08-11 发布于天津
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基于LSTM和RNN的负荷预测方法研究

摘要

本研究以澳大利亚2006年至2008年的每日电价和需求文本数据为基础，旨在解决电力市场环境下短期负荷预测准确性不高的问题。为此，我搭建了递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）两种模型，利用同一个数据集对模型的训练和验证。结果表明，相对于传统的RNN方法，基于LSTM的负荷预测方法在预测精度和泛化能力方面表现更优。这是因为LSTM能够更好地捕捉负荷变化的时序特征，从而提高了预测的准确性。在模型仿真误差分析中，我们发现LSTM的R2误差值相对较低，尤其在时间序列较长、数据量较大的情况下，其优势更为显著。通过本研究，我们不