标题：基于LSTM的用户负荷区间预测方法
作者：于佳弘 包哲静；李志杰
作者单位：浙江大学电气工程学院，浙江 杭州 310027；国网龙口市供电公司，山东 龙口 265700
关键字：短期，负荷预测，LSTM，区间预测，神经网络
摘要：日渐激烈的能源市场竞争对用户负荷的短期精细预测提出更高的要求。一种全新的基于神经网络的用户负荷区间预测方法被提出。首先，基于前一天的15分钟一点的用户负荷数据，通过LSTM（Long Short-Term Memory）对用户负荷进行点预测；再通过启发式区间预测算法，得到一对区间系数以实现区间预测。该区间预测算法能够在给定精度的前提下，实现全局最优，并显著降低计算量。在实际用户负荷数据集上验证了该方法的有效性。