标题：采用深度长短记忆预测方法的电力负荷预测
作者：陈金海 李海吉
作者单位：华电云南发电有限公司以礼河发电厂，云南 会泽 654207
关键字：长短记忆；神经网络；预测；电力负荷
摘要：能源结构的转变是解决化石能源带来负面影响的方法。但是可再生能源的大规模使用对电网资源分配和安全运行提出挑战。对电力负荷进行预测是一种提前指导电网运行的重要方法。提出深度长短期记忆神经网络模型来对电力系统进行预测。通过比较平均绝对误差（MAE）和归一化均方根误差（NRMSE）确定模型的结构，采用三层隐藏层，200次迭代计算和反向传输反馈。选取华东某地区进行实际案例的分析，进行了一天和一周时间跨度的预测值与实际值对比，可以得到结论，提出的新模型可以很好地模拟电力负荷的波动，并且与实际值相差很小，具有极高的准确性，模型输出的数据信息可以为电网的调控提供有价值的参考。